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Modelado de un entorno de navegación desconocido por un vehículo autoguiado mediante una red neuronal adaptativa

A. Sánchez, M.A. Sanz-Bobi

IX Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial - CAEPIA-2001, Gijon (Spain). 14 November 2001


Summary:
En este artículo se describe una forma de modelar el entorno cuando éste es desconocido. Para ello se propone el uso de un modelo de ocupación de obstáculos. El modelo de ocupación se encarga de modelar la incertidumbre de que en un lugar del espacio haya un obstáculo. Para ello utiliza una red neuronal que trabaja en tiempo real (RTDENN Real Time Dynamic Elipsoidal Neural Network). Esta red neuronal es capaz de adaptarse tanto paramétricamente como estructuralmente a cambios en el entorno. En este artículo se explicará brevemente cómo funciona la red RTDENN, có-mo se actualiza el modelo de ocupación con nuevas medidas de los sensores y se hará una simulación que demuestran la gran utilidad del mismo.


Keywords: RTDENN, RTDNN, AGV, modelado del entorno, vehículos autóno-mos, vehículos autoguiados, modelo de ocupación, redes neuronales, redes topológicas.


Publication date: November 2001.



Citation:
A. Sánchez, M.A. Sanz-Bobi, Modelado de un entorno de navegación desconocido por un vehículo autoguiado mediante una red neuronal adaptativa, IX Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial - CAEPIA-2001, Gijon (Spain). 14-16 November 2001.

IIT-01-085A

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