Predicción en la navegación de vehículos autónomos basada en Deep Reinforcement Learning

Abstract

Actualmente el despliegue de vehículos autónomos presenta múltiples desafíos en organizaciones empresariales, industriales, tecnológicas y legislativas. Todos estos retos deben ser revisados y solucionados antes que puedan ser usados para la movilidad en diversos entornos. Las funcionalidades de los VA ofrecen mejoras para las tareas de búsqueda y rescate debidas a desastres naturales, en donde se requiere una exploración en entornos desconocidos. Para que sea posible la conducción autónoma en vehículos y puedan cumplir con las tareas asignadas, se requiere implementar técnicas de inteligencia artificial. En este trabajo se busca integrar un algoritmo de Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DQN) en la navegación por rutas, mediante simulación se verifica el funcionamiento del sistema propuesto de VA usando DRL y finalmente se presenta los resultados obtenidos del sistema diseñado para VA.