The aim of this paper is to achieve the optimal hyperparameters setup of a convolutional neural network (CNN) to address the localization of a mobile robot. The localization problem is solved with a hierarchical approach by using omnidirectional images as provided by a catadioptric visual sensor, with no panoramic conversion. In this way, we propose adapting and re-training AlexNet with a double purpose. First, to perform the rough localization step by means of a room retrieval task. Second, to carry out the fine localization step within the retrieved room, in which the CNN is used to obtain a holistic descriptor that is compared with the visual model of the retrieved room by means of a nearest neighbour search. To achieve this, a CNN has been adapted and re-trained to address both the room retrieval problem and the obtention of holistic descriptors from raw omnidirectional images. The novelty of this work is the use of a data augmentation technique and Bayesian optimization to address the training process robustly. As shown in the present paper, these tools have proven to be an efficient and robust solution to the localization problem even with substantial changes of the lighting conditions of the target environment.
<div class="page" title="Page 1"><div class="layoutArea"><div class="column"><p><span><strong>Objetivo:</strong> </span><span>establecer una estrategia que permita elaborar un horario universitario en tres etapas, utilizando programación matemática, tomando en cuenta la problemática que enfrentan la mayoría de los centros educativos públicos del nivel superior en México, que incluye la contratación de profesores de forma temporal en cada ciclo escolar.<br /> </span><strong></strong></p><p><strong>Método: </strong><span>la estrategia contempló la descomposición del problema original en tres modelos matemáticos, considerando variables binarias de dos índices, el uso de subconjuntos en el modelado y el empleo de una heurística.</span></p><p><strong>Resultados:</strong> se generaron horarios de clase compactos para estudiantes, en los que se aprovecharon los espacios de las aulas y se empleó de manera eficiente a los profesores de la universidad. La estrategia logró la automatización del proceso en la elaboración de horarios.</p><p><strong>Limitaciones: </strong><span>el trabajo presentado, analiza el caso del Tecnológico Nacional de México en Celaya. Por el momento, no se considera el uso de laboratorios, ni la aleatoriedad de la demanda de grupos y materias. </span></p><p><strong>Principales hallazgos: </strong><span>la estrategia expuesta, generó una reducción de al menos 98.34 % en el número de variables, permitiendo a la técnica exacta de ramificación y acotamiento alcanzar tiempos eficientes en la búsqueda de una solución, en un problema clasificado como NP-Duro. </span></p></div></div></div>
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