Aproximación neuro-fuzzy para identificación de señales viales mediante tecnología infrarroja

Aproximación neuro-fuzzy para identificación de señales viales mediante tecnología infrarroja

Resumen: En este artículo se presenta un sistema basado en tecnología infrarroja para la clasificación de marcas viales empleando un sistema Neuro-Fuzzy como herramienta de clasificación. El sistema se ha testeado a partir de los datos suministrados cuando se ha instalado un prototipo en un robot mó...

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Main Authors: G.N. Marichal, E.J. González, L. Acosta, J. Toledo
Format: Article
Language:Spanish
Published: Universitat Politecnica de Valencia 2007-04-01
Series:Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI
Online Access:http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1697791207702066
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spelling doaj-10321e2c46b841749a0aa6bb00aec8822021-04-02T12:26:07ZspaUniversitat Politecnica de ValenciaRevista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI1697-79122007-04-01422631Aproximación neuro-fuzzy para identificación de señales viales mediante tecnología infrarrojaG.N. Marichal0E.J. González1L. Acosta2J. Toledo3Dpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática y Arquitectura y Tecnología de Computadores, Universidad de La Laguna, La Laguna 38271. Tenerife. Tel.: +34922 318329/fax: +34922318288Dpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática y Arquitectura y Tecnología de Computadores, Universidad de La Laguna, La Laguna 38271. Tenerife. Tel.: +34922 318329/fax: +34922318288Dpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática y Arquitectura y Tecnología de Computadores, Universidad de La Laguna, La Laguna 38271. Tenerife. Tel.: +34922 318329/fax: +34922318288Dpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática y Arquitectura y Tecnología de Computadores, Universidad de La Laguna, La Laguna 38271. Tenerife. Tel.: +34922 318329/fax: +34922318288Resumen: En este artículo se presenta un sistema basado en tecnología infrarroja para la clasificación de marcas viales empleando un sistema Neuro-Fuzzy como herramienta de clasificación. El sistema se ha testeado a partir de los datos suministrados cuando se ha instalado un prototipo en un robot móvil. Los resultados obtenidos son explicados en este artículo, haciendo hincapié en el diseño de nuevas reglas y la mejoría lograda mediante los métodos propuestos. Palabras clave: Control Inteligente, Robótica, Navegación de robots, Sistemas Neuro-Fuzzyhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1697791207702066
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