Aplicación de deep learning en robótica móvil para exploración y reconocimiento de objetos basados en imágenes

Deep Learning es una técnica de aprendizaje de máquina que busca definir redes neuronales basadas en el reconocimiento de patrones de los datos de entrada y lograr resultados con un nivel de confianza alto y eficiente en tiempo. En este trabajo se aplica en dos procesos que buscan mejorar la exploración de un robot móvil en espacios interiores. El primer proceso permite el reconocimiento de estructuras físicas como escaleras, ascensores y corredores a partir de las imágenes que se obtienen de una cámara instalada sobre el robot. El segundo proceso permite identificar la situación de cercanía a los obstáculos (a partir de la información de un sensor láser) para decidir la dirección y velocidad de desplazamiento del robot para navegar en un espacio interior. Este trabajo se destaca por la aplicación de Deep Learning en ambos procesos implementando un sistema de red neuronal genérica parametrizable, para poder crear varias instancias de red adaptables al tipo de información y su integración con un robot móvil que navega en ambientes simulados y experimentales.