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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 650523 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 650523

Título del libro: Proceedings - 2021 International Conference On Mechatronics, Electronics And Automotive Engineering, Icmeae 2021
Título del capítulo: Optical Flow-Hermite and Fuzzy Q-Learning Based Robotic Navigation Approach

Autores UNAM:
ERNESTO MOYA ALBOR;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2021

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Palabras clave:

Air navigation; Biomimetics; MATLAB; Reinforcement; Reinforcement learning; Robots; Visual servoing; Autonomous robotics; Fuzzy-Q-learning; Hermite; Hermite transforms; Reinforcement signal; Robotic navigation; Unknown environments; V-REP; Vision based control; Vision-based control navigation; Optical flows

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Resumen:

The present paper presents a bio-inspired optical flow approach to autonomous robotics navigation. It uses a Fuzzy Q-Learning (FQL) method to take decisions in an unknown environment through a reinforcement signal. The proposed method was implemented in a virtual robotics system using the V-REP software and in communication con MATLAB. The preliminary results show that the robot was able to navigate successfully in unknown environments. © 2021 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781665495400
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/ICMEAE55138.2021.00012