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PID2019-108398GB-I00

Financiado

INTEGRACION DE MODELOS Y DATOS PARA SLAM ACTIVO ROBUSTO EN ENTORNOS ALTAMENTE DI...

INTEGRACION DE MODELOS Y DATOS PARA SLAM ACTIVO ROBUSTO EN ENTORNOS ALTAMENTE DINAMICOS EN EL CONTEXTO DE LA ROBOTICA MOVIL, LA CAPACIDAD DE TOMA DE DECISIONES POR PARTE DE UN VEHICULO AUTONOMO O DE UN SENSOR EN MOVIMIENTO CON OBJETO DE MEJORAR SU LOCALIZACION Y DE CONSTRUIR DE FORMA PRECISA UN MODELO DEL ENTORNO, HA... ver más

01/01/2019

UNIZAR

108K€

Presupuesto del proyecto: 108K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA. OFICINA DE TRANSFERE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA. OFICINA DE TRANSFERE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Presupuesto del proyecto 108K€

Descripción del proyecto EN EL CONTEXTO DE LA ROBOTICA MOVIL, LA CAPACIDAD DE TOMA DE DECISIONES POR PARTE DE UN VEHICULO AUTONOMO O DE UN SENSOR EN MOVIMIENTO CON OBJETO DE MEJORAR SU LOCALIZACION Y DE CONSTRUIR DE FORMA PRECISA UN MODELO DEL ENTORNO, HABITUALMENTE CON ELEMENTOS DINAMICOS, SE CONOCE EN LA COMUNIDAD ROBOTICA COMO SLAM ACTIVO (DE SUS SIGLAS EN INGLES SIMULTANEOUS LOCALIZATION AND MAPPING),ESTE PROYECTO PRESENTA UNA AMBICIOSA PROPUESTA BASADA EN LA DEMOSTRADA TRAYECTORIA DEL EQUIPO DE INVESTIGACION Y DE SUS CONTRIBUCIONES AL ESTADO DEL ARTE DE LOS ACTUALES ALGORITMOS DE SLAM, LOS OBJETIVOS PRINCIPALES DEL PROYECTO SON: (I) APRENDIZAJE POR REFUERZO UTILIZANDO REDES NEURONALES PROFUNDAS EN PROBLEMAS DE SLAM ACTIVO; (II) SLAM ACTIVO ROBUSTO EN ENTORNOS NO RIGIDOS; (III) DETECCION ROBUSTA, IDENTIFICACION Y SEGUIMIENTO DE OBJETOS DINAMICOS; Y (IV) RECONOCIMIENTO ROBUSTO DE LUGARES A LO LARGO DEL ESPACIO Y EL TIEMPO,EN COLABORACION CON INVESTIGADORES DE ETH ZURICH, DTU DINAMARCA, NTNU NORUEGA, KAIST S, KOREA, U, JAVERIANA COLOMBIA, Y EN ASOCIACION CON LA EMPRESA OCULUS ZURICH (SUIZA) PRETENDEMOS IMPULSAR EL ACTUAL ESTADO DEL ARTE EN SLAM ACTIVO DESARROLLANDO TECNICAS QUE COMBINEN LAS PERSPECTIVAS BASADAS EN MODELOS CON LAS BASADAS EN DATOS CON OBJETO DE INCREMENTAR SU ROBUSTEZ EN ENTORNOS ALTAMENTE DINAMICOS, TANTO DE INTERIORES COMO DE EXTERIORES URBANOS, EN PRESENCIA DE ENTORNOS NO RIGIDOS, PROPIOS DE LAS APLICACIONES MEDICAS, ASI COMO EN ENTORNOS MARITIMOS DE SUPERFICIE Y DE PROFUNDIDAD,EN EL SIGUIENTE ENLACE (HTTPS://TINYURL,COM/Y2G8YZF9) SE PUEDEN ENCONTRAR TANTO LAS CARTAS DE ACEPTACION Y CV DE LOS INVESTIGADORES COMO EL APOYO DE LA EMPRESA OCULUS ZURICH, SLAM ACTIVO\EXPLORACION\TOMA DE DECISIONES\REDES NEURONALES\APRENDIZAJE PROFUNDO\ENTORNOS DINAMICOS\ENTORNOS NO RIGIDOS

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