Se desarrolla un procedimiento para predecir el estado del tránsito de un sistema vehicular utilizando como herramientas: dispositivos genéricos, simulación de un sensor laser y un Aprendizaje de Máquina. Tal predicción se realiza mediante tres modelos: Clasificador Bayer-Navïer, Árbol de decisiones y Redes neuronales. Para ello fue necesario realizar una etapa de entrenamiento previa a la ejecución de cada algoritmo. Luego un programa de alto nivel articulado con la librería OpenCV se encarga de fusionar los datos obtenidos del ambiente vehicular y realizar la predicción.
El objetivo ha sido el diseño de un sistema de ayuda a la decisión para la planificación del servic...
[ES] Los sistemas de asistencia a la conducción son cada vez más empleados en todos los medios de t...
El objetivo de esta línea de investigación es el estudio, desarrollo y aplicación de Sistemas de Tie...
Se presenta en este artículo el desarrollo de una red neuronal artificial (RNA), implementada en un ...
Este proyecto tiene como objetivo el de proveer de un modelo de pronóstico para la detección de ince...
[ES] La presente sección especial está compuesta por seis trabajos que abordan tanto novedosos algor...
Este Proyecto Final de Carrera ha tenido como objetivo el desarrollo de un medio de control, que per...
Utilizando la fusión de sensores de posición, efecto hall y una cámara de video se desarrolló un pro...
Utilizando la fusión de sensores de posición, efecto hall y una cámara de video se desarrolló un pro...
El objetivo de esta línea de investigación es el estudio, desarrollo y aplicación de Sistemas de Tie...
En la robótica móvil hay distintos problemas típicos que se están investigando, por ejemplo el probl...
El presente proyecto se basa en la utilización de técnicas de Deep Learning, específicamente se real...
Las redes de sensores inalámbricas constituyen una tecnología de creciente interés para la adquisici...
En el trabajo se presentan simulaciones de la implementación de una estimación de estado en forma di...
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