Prototipo de robot cuadrúpedo basado en inteligencia artificial con aprendizaje profundo por refuerzo y ROS, para realizar actividades de búsqueda y rescate en la región de Piura

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El objetivo de la tesis es implementar un prototipo de robot cuadrúpedo basado en inteligencia artificial con aprendizaje profundo por refuerzo y ROS, para realizar actividades de búsqueda y rescate en la región de Piura. Para cumplirlo se ha optado por el diseño y ensamblaje de un robot cuadrúpedo,...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Izquierdo Arcaya, Jesús Joel
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad de Piura
Repositorio:UDEP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:pirhua.udep.edu.pe:11042/7179
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/11042/7179
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Robots -- Sistemas de control -- Investigaciones
Robots -- Programación
Inteligencia artificial -- Aplicación
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description El objetivo de la tesis es implementar un prototipo de robot cuadrúpedo basado en inteligencia artificial con aprendizaje profundo por refuerzo y ROS, para realizar actividades de búsqueda y rescate en la región de Piura. Para cumplirlo se ha optado por el diseño y ensamblaje de un robot cuadrúpedo, con doce grados de libertad, con el fin de poder realizar un control a través de un microprocesador Raspberry Pi 4 y con una placa de extensión Navio2. La eficiencia de este proyecto se verá reflejado en la capacidad que tenga el agente “el prototipo” para lograr obtener un valor de recompensa alto. Se diseñará diferentes entornos para el agente, en donde para cada entorno la recompensa será diferente por lo que se podrá comparar con el dos modelos de aprendizaje como es el Deep Reforcement Learning y la Qtable, siendo esta última un modelo sencillo el cual sirva como partida para tener que comprar los resultados con el primer modelo. Todo esto bajo el apoyo de un algoritmo llamado ROS el cual permite trabajar con diferentes nodos y entrelazar comunicación entre ellos.
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La eficiencia de este proyecto se verá reflejado en la capacidad que tenga el agente “el prototipo” para lograr obtener un valor de recompensa alto. Se diseñará diferentes entornos para el agente, en donde para cada entorno la recompensa será diferente por lo que se podrá comparar con el dos modelos de aprendizaje como es el Deep Reforcement Learning y la Qtable, siendo esta última un modelo sencillo el cual sirva como partida para tener que comprar los resultados con el primer modelo. 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