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Yielding Associations Network: Un sistema para mejorar la localización semántica
| dc.contributor.author | Bello-Méndez, Yan | |
| dc.date | 2019-02-27 | |
| dc.date.accessioned | 2019-06-26T09:06:10Z | |
| dc.date.available | 2019-06-26T09:06:10Z | |
| dc.identifier.uri | https://reunir.unir.net/handle/123456789/8464 | |
| dc.description | 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. | es_ES |
| dc.description.abstract | 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. | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.rights | openAccess | es_ES |
| dc.subject | aprendizaje automático | es_ES |
| dc.subject | Edge Computing | es_ES |
| dc.subject | localización semántica | es_ES |
| dc.subject | redes neuronales artificiales | es_ES |
| dc.subject | robótica móvil | es_ES |
| dc.subject | Support Vector Machines | es_ES |
| dc.subject | Máster Universitario en Inteligencia Artificial | es_ES |
| dc.title | Yielding Associations Network: Un sistema para mejorar la localización semántica | es_ES |
| dc.type | masterThesis | es_ES |
| reunir.tag | ~MIA | es_ES |
