Control a alto nivel para corrección de trayectorias de vehículos aéreos no tripulados utilizando deep reinforcement learning

En este documento se trata el desarrollo de un algoritmo de aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning) que tiene como finalidad el control de trayectoria de un vehículo aéreo no tripulado (UAV) en ambientes que introduzcan errores en la navegación de estos dispositivos. La idea principal del...

Full description

Autores:
Martínez Velásquez, Victor Daniel
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/44488
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/44488
Palabra clave:
Drones
Aprendizaje por refuerzo (Aprendizaje automático)
Redes neurales (Computadores)
Ingeniería
Rights
openAccess
License
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