%0 Journal Article 
%A Arroyo  de la Torre, Víctor
%T Aplicación de técnicas de Deep Reinforcement learning mediante agente CNN-DDPG a la conducción autónoma
%D 2021
%U http://hdl.handle.net/10017/49476
%X El trabajo tiene como objetivo el desarrollo de un modelo de conducción autónoma con el algoritmo DDPG-LSTM, el cual pertenece a la familia Deep Reinforcement Learning (DRL). El algoritmo parte del Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) al cual se le ha implementado una red neuronal de mayor memoria llamada LSTM (Long Short-Term Memory).
Con este modelo se contribuirá al desarrollo de algoritmos de navegación autónoma y en trabajos futuros se ajustará para poder implementarlo sobre el vehículo eléctrico autónomo en desarrollo del grupo Robesafe para el proyecto Techs4AgeCar.

%K DRL
%K DDPG
%K CARLA
%K ROS
%K LSTM
%K Robótica e Informática Industrial
%K Robotics
%~ Biblioteca Universidad de Alcala