Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/81225
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dc.contributor.advisorArana Daniel, Nancy Guadalupe
dc.contributor.authorVillaseñor Padilla, Carlos Alberto
dc.date.accessioned2020-07-26T18:50:03Z-
dc.date.available2020-07-26T18:50:03Z-
dc.date.issued2018-01-24
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/81225-
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.description.abstractPara muchas aplicaciones en robótica es necesario construir un modelo espacial del entorno, este modelo puede ser costoso en memoria y difícil de operar. Por esta razón se han desarrollado una serie de algoritmos para enfrentar este problema. Un paradigma que ha tenido un éxito demostrado es el mapeo de objetos, en el cual se aproximan entidades geométricas a una nube de puntos adquirida por sensores, con la ventaja que el mapa queda representado con los parámetros de dichas entidades. Con lo cual se obtienen mapas compactos (bajo costo en memoria) y ricos en información (la información volumétrica tiene la misma representación). En la actualidad, se ha extendido el uso de esta estrategia sobre todo con algoritmos de mapeo multiplanar, estos algoritmos tienen ventaja en la representación de interiores, sin embargo para entornos exteriores, no se obtiene una buena representación. A las formas que no pueden ser aproximadas con estas entidades le llamamos formas libres. El objetivo de esta tesis es crear un algoritmo que aproxime con superficies cuadráticas estas formas libres, con el fin de reducir la información necesaria para describir el entorno. Para esto, se utiliza álgebra geométrica, la cual es una álgebra extensiva asociativa que goza de una gran interpretación geométrica. También se utilizan varias estrategias de la inteligencia artificial como el cómputo evolutivo, las redes neuronales artificiales y los sistemas inmunes artificiales. Como aportación principal se proponen dos técnicas generales, la red neuronal hiperelipsoidal y la optimización por centros de germinación. Ambas técnicas son usadas en conjunto para lograr un mapeo elipsoidal de formas libres, aunque no solo están limitadas a este tipo de aplicación. Se ofrece experimentación y resultados independientes de cada una de estas técnicas, así como del algoritmo de mapeo de formas libres que se ha logrado. Con lo que podemos concluir, que a través de estas técnicas se puede obtener un algoritmo de mapeo 3D de formas libres, que tiene altos beneficios en cuanto a costo de memoria.
dc.description.tableofcontents1 Introducción. 1.1 Hipótesis. 1.2 Justificación. 1.3 Objetivo general. 1.4 Objetivos particulares. 1.5 Organización de la Tesis. 2 Álgebra Geométrica 5 2.1 Breve historia del Álgebra Geométrica. 2 Construcción del Álgebra Geométrica. 2.2.1 Espacio vectorial. 2.2.2 Espacio cuadrático. 2.2.3 Construcción y base algebraica. 2.2.4 Multivectores y espacio K-vectorial. 2.3 Operaciones en Álgebra Geométrica. 2.3.1 Involuciones. 2.3.2 Reversa. 2.3.3 Conjugado. 2.3.4 Dualidad. 2.3.5 Proyección de grado. 2.3.6 Producto interno. 2.3.7 Producto externo. 2.4 Blades. 2.5 Espacio nulo del producto interno y externo. 2.6 Producto Meet y Join. 2.7 Versores. 2.8 Marcos matemáticos. 2.8.1 Estratificación de las álgebras geométricas. 2.8.2 Sistemas numéricos. 2.8.3 Álgebra lineal. 2.8.4 Cuaterniones. 2.8.5 Álgebra de Pauli y Spin. 2.8.6 Álgebras extensivas. 2.9 Álgebra Geométrica Conformal. 2.9.1 Proyección estereográfica y homogenización. 2.9.2 Construcción del álgebra y bases nulas. 2.9.3 Entidades geométricas en G4,1. 2.9.4 Reflexiones en Gn+1,1. 2.9.5 Transformaciones rígidas. 2.10 Álgebra Geométrica Cuadrática. 2.10.1 Construcción de G6,3. 2.10.2 Entidades geométricas de G6,3. 3 Cómputo Evolutivo. 3.1 Optimización. 3.2 Evolución diferencial. 3.3 Optimización por enjambre de partículas. 4 Redes Neuronales Artificiales. 4.1 La neurona biológica. 4.2 La neurona artificial. 4.3 Propiedades de las RNA. 4.4 Redes neuronales de Clifford. 5 Sistemas Inmunes Artificiales 39 5.1 El Sistema Inmune. 5.1.1 Inmunidad Innata. 5.1.2 Inmunidad Adaptativa. 5.1.3 Centros de Germinación. 5.2 Principales algoritmos en SIA. 6 Red Neuronal Hiper-elipsoidal. 6.1 Neurona Hiperelipsoidal. 6.1.1 Álgebra Geométrica Hiperconformal. 6.1.2 Función de propagación. 6.1.3 Algoritmo de aprendizaje. 6.1.4 Experimentación y resultados. 6.1.5 Análisis de complejidad. 6.2 Red neuronal hiperellipsoidal. 7 Optimización por Centros de Germinación. 7.1 Procesos competitivos en el Centro de Germinación. 7.2 Descripción del algoritmo. 7.3 Experimentación y resultados. 7.4 Pruebas estadísticas no paramétricas. 7.5 Análisis de los resultados. 8 Mapeo usando Álgebra Geométrica. 8.1 Algoritmo de entrenamiento de RNH con GCO para mapeo en 3D. 8.2 Experimentos y resultados. 8.2.1 Mapeo de objeto. 8.2.2 Variación del número de elipsoides. 8.2.3 Deformación del elipsoide. 8.2.4 Mapeo del entorno. 8.2.5 Comparación contra mapeo esférico. 9 Conclusiones. 9.1 Sobre la Red Neuronal Hiperelipsoidal. 9.2 Sobre la Optimización por Centros de Germinación. 9.3 Sobre el mapeo de formas libres con Álgebra Geométrica. 9.4 Trabajo futuro. Bibliografía.
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.subjectMapeo 3d
dc.subjectAlgebra Geometrica.
dc.titleMapeo 3D de formas libres con Álgebra Geométrica
dc.typeTesis de Doctorado
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderVillaseñor Padilla, Carlos Alberto
dc.coverageGUADALAJARA, JALISCO
dc.type.conacytDoctoralThesis-
dc.degree.nameDOCTORADO EN CIENCIAS DE LA ELECTRONICA Y LA COMPUTACION CON ORIENTACIONES-
dc.degree.departmentCUCEI-
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara-
dc.rights.accessopenAccess-
dc.degree.creatorDOCTOR EN CIENCIAS DE LA ELECTRONICA Y LA COMPUTACION CON ORIENTACIONES-
Aparece en las colecciones:CUCEI

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