ESTUDIO DE APLICACIÓN DE HERRAMIENTAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (APRENDIZAJE PROFUNDO Y APRENDIZAJE REFORZADO) EN VEHÍCULOS AEROESPACIALES

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dc.contributor.authorPereyra Martinez, Miguel Antonio
dc.date.accessioned2023-07-17T18:00:17Z
dc.date.available2023-07-17T18:00:17Z
dc.date.issued2023-07-17
dc.descriptionTrabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2022/2023. Directores/as: Pablo Solano López
dc.description.abstractDesarrollo de un controlador orbital basado en un modelo de RL empleando el algoritmo PPO. Se ha utilizado Poliastro como entorno de simulación orbital. Los escenarios de estudio han sido un mantenimiento de posición orbital y una maniobra de transferencia orbital.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/23001
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carlos
dc.rights
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.uri
dc.subjectMachine learning
dc.subjectreinforcement learning
dc.subjectcontrolador orbital
dc.subjectpoliastro
dc.titleESTUDIO DE APLICACIÓN DE HERRAMIENTAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (APRENDIZAJE PROFUNDO Y APRENDIZAJE REFORZADO) EN VEHÍCULOS AEROESPACIALES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/studentThesis

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2022-23-EIF-A-2174-2174057-ma.pereyra-MEMORIA.pdf
Tamaño:
5.3 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Memoria del TFG
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