Yielding Associations Network: Un sistema para mejorar la localización semántica
Autor:
Bello-Méndez, Yan
Fecha:
27/02/2019Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesis![Open Access Open Access](/themes/Mirage2/images/reunir/openaccess.png)
Resumen:
En el ámbito de la Internet of Things (IoT), el Edge Computing aporta un enfoque para la
computación localizada que permite optimizar el almacenamiento de los datos y agilizar la
toma de decisiones. Este trabajo tiene como objetivo estudiar el desempeño de varios
algoritmos de Inteligencia Artificial para la localización de un robot móvil. La metodología se
ha basado en un prototipo experimental para recoger datos de sensores acoplados a una
Raspberry Pi 3B+. Con estos datos se han desarrollado y probado varios modelos de
aprendizaje automático que han sido entrenados en la nube usando Google Colab. Los
modelos se han validado desplegándolos en el prototipo desarrollado. Los resultados incluyen
la comparativa de estos modelos y una propuesta novedosa de “Yielding Associations
Network” como un sistema para mejorar la localización semántica. Las conclusiones destacan
el gran valor de la aplicación de la Inteligencia Artificial para robótica móvil y Edge Computing.
Descripción:
In the field of the Internet of Things (IoT), Edge Computing provides an approach to localized
computing that optimizes data storage and streamlines decision making. This work aims to
study the performance of several artificial intelligence algorithms used in the automatic
localization of a mobile robot. The methodology has been based on an experimental prototype,
with which data from sensors coupled to a Raspberry Pi 3B+ have been collected. With this
data, several machine learning models that have been trained in the cloud using Google Colab
have been developed and tested. The operation of these models has been validated by
deploying them in the developed prototype. The results include the comparison of the
algorithms and a novel proposal of “Yielding Associations Network” as a system that allows to
improve semantic localization. The conclusions highlight the great value of the application of
Artificial Intelligence for mobile robotics and Edge Computing.
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