000164802 001__ 164802
000164802 005__ 20251203145554.0
000164802 037__ $$aTAZ-TFG-2025-2873
000164802 041__ $$aspa
000164802 1001_ $$aValle Morenilla, Juan
000164802 24200 $$aTraining and validation of an autonomous driving agent in a simulated environment.
000164802 24500 $$aEntrenamiento y validación de un agente de conducción autónoma en un entorno simulado.
000164802 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2025
000164802 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000164802 520__ $$aEl objetivo de este Trabajo Final de Grado (TFG) es conseguir generar un modelo para un vehículo autónomo que sea capaz de completar un circuito de la manera más correcta y eficaz posible. Esto se ha logrado utilizando algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo (RL) que provee la librería Stable Baselines3 para Python así como Gymnasium para crear un entorno válido a utilizar por el algoritmo de RL y otras que aportan utilidad para cálculos como pueden ser Numpy u OpenCv. Así se ha abordado el problema mediante la elaboración de diversos entrenamientos modificando la función de recompensa del algoritmo de RL y probando los resultados obtenidos contrastándolos con las métricas que nos aporta Stable Baselines3 interpretables mediante TensorBoard. Cabe destacar que toda la plataforma desarrollada en el proyecto ha sido implementada íntegramente por el autor, tomando como base referencias y fragmentos de código disponibles públicamente en distintas fuentes online, los cuales han sido adaptados y extendidos para cumplir con los objetivos específicos del trabajo.<br />
000164802 521__ $$aGraduado en Ingeniería Informática
000164802 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000164802 691__ $$a9 11
000164802 692__ $$aEste proyecto contribuye a los ODS 9 y 11 de la Agenda 2030 al fomentar la innovación tecnológica mediante el desarrollo de un sistema de conducción autónoma simulado, accesible y basado en código abierto. Al permitir el entrenamiento de vehículos sin hardware físico, reduce el consumo energético y promueve soluciones de movilidad más seguras, eficientes y sostenibles para las ciudades del futuro.
000164802 700__ $$aMontijano Muñoz, Eduardo$$edir.
000164802 700__ $$aMartínez Cantín, Rubén$$edir.
000164802 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cIngeniería de Sistemas y Automática
000164802 8560_ $$f845097@unizar.es
000164802 8564_ $$s18243135$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/164802/files/TAZ-TFG-2025-2873.pdf$$yMemoria (spa)
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