Proyecto: Desarrollo de la metodología para la detección de obstáculos en vehículos de conducción autónoma escala 1:10


Participantes: Javier Saldivar Perez
Perfil:

Email: javiersaldivar28[at]gmail.com
Nivel: Maestría – PNPC
Periodo: 2019 – presente

Resumen:

En la actualidad el uso de sistemas inteligentes con incorporación de inteligencia artificial es cada vez más notable en la industria, un ejemplo claro es la industria automotriz con la futura llegada de los vehículos autónomos. En este trabajo de tesis se propone una metodología para la técnica de detección y evasión de obstáculos orientado a el Torneo Mexicano de Robótica en la categoría de AutoModelCar abarcando mejorar en sus 4 etapas. Los experimentos realizados constan de el mejoramiento de la conducción autónoma con obstáculos mejorando tiempos e implementando algoritmos de filtrado de imagen para mitigación de ruido, donde se evaluó en base tiempo y distancia para así implementarlo en el Torneo en su edición XII en donde se obtuvo el tercer lugar.

Productos obtenidos:

Otros:

  • Ganador del 3er Lugar, X Torneo Mexicano de Robótica, Federación Mexicana de Robótica,  Tecnológico de Monterrey, Campus Guadalajara, Guadalajara, Jalisco, 22 al 24 Marzo de 2018.
  • Ganador del 2do Lugar, Categoría AutoModelCar, Talent Land 2018, Expo Guadalajara, Guadalajara, Jalisco, Abril 02 al 06 de 2018.
  • Ganador del 2do Lugar, Categoría AutoModelCar, XI Torneo Mexicano de Robótica, Federación Mexicana de Robótica, Tecnológico de Monterrey, Campus Guadalajara, Guadalajara, Jalisco, 21 al 23 de Marzo de 2019.
  • Ganador del 2do Lugar, Categoría AutoModelCar, Talent Land 2019, Expo Guadalajara, Guadalajara, Jalisco, 22 al 26 Abril de 2019.