Implementación de redes neuronales para conducción autónoma

Abstract

RESUMEN: La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se han convertido en el foco de atención de desarrolladores e investigadores en los últimos años, destacando la rama enfocada a las técnicas de aprendizaje profundo o deep learning, que han revolucionado campos como la genética, visión artificial, sistemas de antivirus o sistemas de conducción autónoma entre otros, en todos ellos ha logrado resultados muy superiores a los obtenidos con técnicas tradicionales. A lo largo de este documento se profundizará en el último de los campos comentados, el de la conducción autónoma, aprendiendo sus características, como funciona y de que se compone un vehículo autónomo. Haciendo uso de técnicas de deep learning, en concreto redes neuronales convolucionales y de regresión logística, se creará un sistema software inteligente que permita a un vehículo saber cuando debe parar y cuando continuar la marcha, sirviendo de esta forma como la base de un sistema más complejo que desembocaría en un vehículo autónomo.

ABSTRACT: Artificial intelligence and machine learning have become the focus of attention of developers and researchers in recent years, highlighting the branch focused on deep learning techniques, which have revolutionized fields such as genetics, artificial vision, systems antivirus or autonomous driving systems, among others, in all of them it has achieved far superior results than those obtained with traditional techniques. Throughout this document, the last of the commented fields, that of autonomous driving, will be studied in depth, learning its characteristics, how it works and what an autonomous vehicle is made of. Using deep learning techniques, specifically convolutional neural networks and logistic regression, an intelligent software system will be created that allows a vehicle to know when to stop and when to continue moving, thus serving as the basis of a more complex that would lead to an autonomous vehicle.