Exploración con un robot móvil aplicando aprendizaje profundo no supervisado (2017)
Este trabajo busca definir un aprendizaje no supervisado para la extracción y reconocimiento de objetos o estructuras presentes en un escenario interior usando la técnica de Aprendizaje Profundo (Deep Learning). Este aprendizaje se realiza de forma autónoma para que un robot móvil pueda entender, reconocer, relacionar y buscar objetos adaptando la exploración a diferentes escenarios interiores. Para ello cuenta con tres niveles de aprendizaje no supervisado: El primero se enfoca en extraer, agrupar y relacionar imágenes de una cámara, con diferentes objetos que aparezcan en el escenario, como sillas escaleras, puertas, mesas etc., (dependiendo del contexto del lugar). El segundo nivel aprende a decidir la dirección de movimiento de un robot móvil, basado en la información de un sensor láser y una cámara. Por último, el tercer nivel crea un aprendizaje global integrando los aprendizajes ya descritos. Este trabajo se destaca por crear un sistema no supervisado que integra y entrena un sistema de reconocimiento de objetos en imágenes, un grafo de relaciones de objetos y una red neuronal para la decisión de dirección de movimiento, y la localización referencial con un robot móvil en un ambiente experimental interior. Las pruebas se realizaron en un ambiente interior, con gran variedad de objetos y obstáculos de gran complejidad, para poder probar el alcance del reconocimiento de objetos y de la exploración del robot.