Diseño y simulación de un milpiés robótico con algoritmo de control desarrollado bajo el modelo de redes neuronales
Desde hace varios años, la inteligencia artificial ha sido objeto de estudio de múltiples investigadores y se ha desarrollado en múltiples disciplinas de la ciencia como la robótica, con el objetivo de desarrollar dispositivos autónomos capaces de realizar múltiples tareas de forma eficiente. Desde...
- Autores:
-
Mosquera Maturana, Juan Sebastian
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
- Repositorio:
- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:red.uao.edu.co:10614/10023
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10614/10023
- Palabra clave:
- Ingeniería Mecatrónica
Robots
Robots móviles
Redes neurales (Computadores)
Simulación por computadores
Procesamiento digital de imágenes
Detección de objetos
Teoría de la Resonancia Adaptativa (ART)
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- openAccess
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- Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidente
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Desde hace varios años, la inteligencia artificial ha sido objeto de estudio de múltiples investigadores y se ha desarrollado en múltiples disciplinas de la ciencia como la robótica, con el objetivo de desarrollar dispositivos autónomos capaces de realizar múltiples tareas de forma eficiente. Desde varios años en el pasado, la ingeniería se ha encargado de observar y aprovechar las características de la naturaleza que al forjarse tras siglos de evolución presentan soluciones eficaces a varios de los problemas presentes en diferentes áreas de la ciencia. La tendencia a extraer características y métodos importantes a partir de la observación de la naturaleza, ha permitido crear una vertiente de la robótica, que se encarga del desarrollo de dispositivos (generalmente autónomos) bio-inspirados, los cuales han permitido observar las ventajas de imitar ciertas morfologías, y al hacer uso de técnicas de inteligencia artificial, desarrollar robots cada vez más similares en su comportamiento, a los modelos de los cuales han sido bio-inspirados |
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Universidad Técnica del Estado de Novosibirsk. [Consultado 26 de febrero de 2017]. Disponible en internet: https://pdfs.semanticscholar.org/d281/6d14e0ce8daaef0859737354d3a2642a5cfb.pdf JOSEPH, Lentin. Mastering ROS for robotics programming. 1 ed. Birmingham: Packt Publishing Ltd, 2015. 481 p. LINDEBERG, Tony. Feature Detection with Automatic Scale Selection [En línea],En: International Journal of Computer Vision 1998, vol. 30, no. 2, p. 79. E-ISSN: 1573-1405. [Consultado 16 de abril de 2017]. Disponible en internet: https://doi.org/10.1023/A:1008045108935 Local feature detection and extraction [en línea]. MathWorks, 2014. [Consultado 16 de abril de 2017]. Disponible en internet: https://www.mathworks.com/help/vision/ug/local-feature-detection-and-extraction.html NOGUEIRA, Lucas. Comparative Analysis Between Gazebo and V-REP Robotic Simulators [En linea]. Campinas: Universidad Estatal de Campinas. Escuela de ingeniería eléctrica y computación. [Consultado 12 de diciembre de 2016]. 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