1. Repositorio Digital USFQ
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  3. COLEGIO DE CIENCIAS E INGENIERÍAS (POLI)
  4. Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación
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dc.contributor.advisorRiofrío, Daniel, dir.-
dc.contributor.authorPozo Ruiz, Mateo Nicolás-
dc.date.accessioned2025-07-21T17:10:49Z-
dc.date.available2025-07-21T17:10:49Z-
dc.date.issued2024-12-19-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniero en Ciencias de la Computación), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingeniería; Quito, Ecuador, 2024es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14349-
dc.descriptionNavigation of autonomous vehicles in competitive and dynamic contexts, such as robot racing, requires real-time decision-making and adaptability. Present simulation environments for competitions like the F1-tenth, Formula SAE Driverless, and AWS DeepRacer are useful but are often rigid to use for testing novel techniques. In this regard, the current project overcomes these setbacks by designing and assessing a multi-robot racing simulation in Gazebo, where the robots move on their own with DRL models or using traditional navigation approaches...es_ES
dc.description.abstractLa navegación de vehículos autónomos en contextos competitivos y dinámicos, como las carreras de robots, requieren de adaptabilidad y decisiones en tiempo real. Los entornos de simulación actuales para competencias como F1-tenth, Formula SAE Driverless y AWS DeepRacer son útiles, pero a menudo son rígidos para probar técnicas novedosas. En este sentido, el proyecto actual supera estas limitaciones mediante el diseño y la evaluación de una simulación de carreras multi-robot en Gazebo...es_ES
dc.format.extent44 h.es_ES
dc.language.isoenes_ES
dc.publisherQuito,es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectComputación integrada en modelos -Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.subjectRobótica - Simulaciónes_ES
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.subject.otherComputaciónes_ES
dc.titleDesarrollo y evaluación de un entorno de simulación multi-robot para carreras utilizando técnicas de Deep Reinforcement Learning y métodos tradicionaleses_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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