2022-08-232022-08-232018-03-01http://hdl.handle.net/20.500.12272/6887Se desarrolla un procedimiento para predecir el estado del tránsito de un sistema vehicular utilizando como herramientas: dispositivos genéricos, simulación de un sensor laser y un Aprendizaje de Máquina. Tal predicción se realiza mediante tres modelos: Clasificador Bayer-Navïer, Árbol de decisiones y Redes neuronales. Para ello fue necesario realizar una etapa de entrenamiento previa a la ejecución de cada algoritmo. Luego un programa de alto nivel articulado con la librería OpenCV se encarga de fusionar los datos obtenidos del ambiente vehicular y realizar la predicción.pdfspaopenAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacionalaprendizaje de máquinaclasificadores bayesianosredes neuronalesárbol de decisióninfo:eu-repo/semantics/articleAcceso Abiertohttp://dx.doi.org/10.30972/eitt.402897