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http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/557
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Pineda Arias, Israel Gustavo | - |
dc.contributor.author | Cajilima Cardenaz, Pedro Estefano | - |
dc.date.accessioned | 2022-08-30T15:17:37Z | - |
dc.date.available | 2022-08-30T15:17:37Z | - |
dc.date.issued | 2022-08 | - |
dc.identifier.uri | http://repositorio.yachaytech.edu.ec/handle/123456789/557 | - |
dc.description | Autonomous driving (AD) is a hot field of study as researchers from varying fields of study are working towards contributing in this field and pushing towards new state-of-the-art models, methods, and tools, and towards autonomous vehicles (AVs) with full level five automation. A way of categorizing the AD tasks necessary for driving are by defining localization, perception, planning, and control tasks, each of which are made up of even smaller, more specific, sub-tasks. For each type of task that needs to be solved by an AD system, there exists multiple approaches for handling it. Due to this ample spectrum of tasks covered by AD, the fields of research that overlap with AD include, but are not limited to, computer vision, control theory, deep learning, and high-performance computing (HPC). (...) | es |
dc.description.abstract | La conducción autónoma (AD) es un campo de estudio candente ya que los investigadores de diversos campos de estudio están trabajando para contribuir en este campo y avanzar hacia nuevos modelos, métodos y herramientas de última generación, y hacia vehículos autónomos (AV) con automatización completa de nivel cinco. Una forma de categorizar las tareas de AD necesarias para la conducción es definiendo tareas de localización, percepción, planificación y control, cada una de las cuales se compone de subtareas aún más pequeñas y específicas. Para cada tipo de tarea que necesita ser resuelta por un sistema AD, existen múltiples enfoques para manejarla. Debido a este amplio espectro de tareas cubiertas por AD, los campos de investigación que se superponen con AD incluyen, entre otros, visión artificial, teoría de control, aprendizaje profundo y computación de alto rendimiento (HPC). (...) | es |
dc.language.iso | eng | es |
dc.publisher | Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay | es |
dc.rights | openAccess | es |
dc.subject | Simulador CARLA | es |
dc.subject | Conducción autónoma | es |
dc.subject | Transformadores | es |
dc.subject | Optimización de hiper-parámetros | es |
dc.subject | Fusión multi-modal | es |
dc.subject | CARLA simulator | es |
dc.subject | Autonomous driving | es |
dc.subject | Transformers | es |
dc.subject | Hyper-parameter optimization | es |
dc.subject | Multi-modal fusion | es |
dc.title | Autonomous vehicle training using a simulation framework | es |
dc.type | bachelorThesis | es |
dc.description.degree | Ingeniero/a en Tecnologías de la Información | es |
dc.pagination.pages | 143 hojas | es |
Appears in Collections: | Tecnologías de la Información |
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