Predicción de trayectoria de agentes para vehículos autónomos

RESUMEN : Este trabajo se enfoca en una solución para la predicción de trayectorias de los los vehículos, peatones, ciclistas , camiones y todos los agentes externos a un vehículo autónomo haciendo uso de redes neuronales.

• Autores: Macías Gómez, Matías
• Tipo de recurso: Tesis
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/20551
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/20551
• Palabra clave: Procesamiento de datos; Data processing; Aprendizaje electrónico; Machine learning; Inteligencia artificial; Artificial intelligence; Análisis de datos; Data analysis; Redes de neuronas; Neural networks; Deep learning; Conducción autónoma; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_49834; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_27064; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_15962; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_37467; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept522
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/