{"id":113,"date":"2016-11-24T00:23:19","date_gmt":"2016-11-24T06:23:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.femexrobotica.org\/eir2016-2017\/?page_id=113"},"modified":"2016-11-24T16:55:43","modified_gmt":"2016-11-24T22:55:43","slug":"procesos-de-decision-de-markov-en-robotica","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.femexrobotica.org\/eir2016-2017\/procesos-de-decision-de-markov-en-robotica\/","title":{"rendered":"Procesos de Decisi\u00f3n de Markov en Rob\u00f3tica"},"content":{"rendered":"<h2><strong>Procesos de Decisi\u00f3n de Markov en Rob\u00f3tica<\/strong><\/h2>\n<p><span data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Los procesos de decisi\\u00f3n de Markov permiten hacer planeaci\\u00f3n \/ control en ambientes con incertidumbre, algo com\\u00fan en rob\\u00f3tica. Se presenta una introducci\\u00f3n a los procesos de decisi\\u00f3n de Markov (MDP) y su aplicaci\\u00f3n a rob\\u00f3tica. Se describe como es la representaci\\u00f3n (modelo) de un MDP y las principales t\\u00e9cnicas para obtener la pol\\u00edtica \\u00f3ptima - iteraci\\u00f3n de valor e iteraci\\u00f3n de pol\\u00edtica. Brevemente se comentan algunas extensiones de los MDPs como los modelos estructurados y los POMDPs. Se ilustra la aplicaci\\u00f3n de MDPs en planeaci\\u00f3n de movimientos y en la coordinaci\\u00f3n de las tareas de robots de servicio.&quot;}\" data-sheets-userformat=\"{&quot;2&quot;:15171,&quot;3&quot;:{&quot;1&quot;:0},&quot;4&quot;:{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:16777215},&quot;9&quot;:0,&quot;11&quot;:4,&quot;12&quot;:0,&quot;14&quot;:{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:0},&quot;15&quot;:&quot;Inconsolata, monospace, arial, sans, sans-serif&quot;,&quot;16&quot;:11}\" data-sheets-formula=\"=VLOOKUP(R2C3,'Form Responses 1'!R2C2:R23C14,R[0]C[-2],FALSE)\">Los procesos de decisi\u00f3n de Markov permiten hacer planeaci\u00f3n\/control en ambientes con incertidumbre, algo com\u00fan en rob\u00f3tica. Se presenta una introducci\u00f3n a los procesos de decisi\u00f3n de Markov (MDP) y su aplicaci\u00f3n a rob\u00f3tica. Se describe como es la representaci\u00f3n (modelo) de un MDP y las principales t\u00e9cnicas para obtener la pol\u00edtica \u00f3ptima &#8211; iteraci\u00f3n de valor e iteraci\u00f3n de pol\u00edtica. Brevemente se comentan algunas extensiones de los MDPs como los modelos estructurados y los POMDPs. Se ilustra la aplicaci\u00f3n de MDPs en planeaci\u00f3n de movimientos y en la coordinaci\u00f3n de las tareas de robots de servicio.<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-204\" src=\"https:\/\/www.femexrobotica.org\/eir2016-2017\/wp-content\/uploads\/procesos-de-decision-de-markov-en-robotica-300x225.jpg\" alt=\"procesos-de-decision-de-markov-en-robotica\" width=\"320\" height=\"240\" srcset=\"https:\/\/www.femexrobotica.org\/eir2016-2017\/wp-content\/uploads\/procesos-de-decision-de-markov-en-robotica-300x225.jpg 300w, https:\/\/www.femexrobotica.org\/eir2016-2017\/wp-content\/uploads\/procesos-de-decision-de-markov-en-robotica.jpg 720w\" sizes=\"(max-width: 320px) 100vw, 320px\" \/><\/p>\n<h3>Acerca del\u00a0instructor<\/h3>\n<p><span data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Doctor en Computaci\\u00f3n por el Imperial College, Londres. Actualmente Investigador Titular en INAOE. Es miembro de la Academia Mexicana de Ciencia,\\nInvestigador Nacional Nivel III, Senior Member del IEEE, y Miembro del Consejo Directivo de la Federaci\\u00f3n Mexicana de Rob\\u00f3tica. Tiene m\\u00e1s de 300 publicaciones y m\\u00e1s de 50 tesis dirigidas. Ha participado en las competencias de RoboCup@Home en el TMR y el Robocup internacional desde hace varios a\\u00f1os como l\\u00edder del equipo Markovito. Sus \\u00e1reas de investigaci\\u00f3n son modelos gr\\u00e1ficos probabilistas, rob\\u00f3tica de servicio, visi\\u00f3n computacional y aplicaciones biom\\u00e9dicas.&quot;}\" data-sheets-userformat=\"{&quot;2&quot;:15171,&quot;3&quot;:{&quot;1&quot;:0},&quot;4&quot;:{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:16777215},&quot;9&quot;:0,&quot;11&quot;:4,&quot;12&quot;:0,&quot;14&quot;:{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:0},&quot;15&quot;:&quot;Inconsolata, monospace, arial, sans, sans-serif&quot;,&quot;16&quot;:11}\" data-sheets-formula=\"=VLOOKUP(R2C3,'Form Responses 1'!R2C2:R23C14,R[0]C[-2],FALSE)\"><strong>Luis Enrique Sucar Succar<\/strong> es Doctor en Computaci\u00f3n por el Imperial College, Londres. Actualmente Investigador Titular en INAOE. Es miembro de la Academia Mexicana de Ciencia, Investigador Nacional Nivel III, Senior Member del IEEE, y Miembro del Consejo Directivo de la Federaci\u00f3n Mexicana de Rob\u00f3tica. Tiene m\u00e1s de 300 publicaciones y m\u00e1s de 50 tesis dirigidas. Ha participado en las competencias de RoboCup@Home en el TMR y el RoboCup internacional desde hace varios a\u00f1os como l\u00edder del equipo Markovito. Sus \u00e1reas de investigaci\u00f3n son modelos gr\u00e1ficos probabilistas, rob\u00f3tica de servicio, visi\u00f3n computacional y aplicaciones biom\u00e9dicas.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Procesos de Decisi\u00f3n de Markov en Rob\u00f3tica Los procesos de decisi\u00f3n de Markov permiten hacer planeaci\u00f3n\/control en ambientes con incertidumbre, algo com\u00fan en rob\u00f3tica. Se presenta una introducci\u00f3n a los procesos de decisi\u00f3n de Markov (MDP) y su aplicaci\u00f3n a rob\u00f3tica. 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