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Temario del curso
Introducción a la planificación de rutas para vehículos autónomos
- Fundamentos y desafíos de la planificación de rutas.
- Aplicaciones en la conducción autónoma y la robótica.
- Revisión de técnicas de planificación tradicionales y modernas.
Algoritmos de planificación de rutas basados en grafos
- Vista general de los algoritmos A* y Dijkstra.
- Implementación de A* para la búsqueda de rutas en cuadrículas.
- Variantes dinámicas: D* y D* Lite para entornos cambiantes.
Algoritmos de planificación de rutas basados en muestreo
- Técnicas de muestreo aleatorio: RRT y RRT*.
- Suavizado y optimización de la trayectoria.
- Gestión de restricciones no holonómicas.
Planificación de rutas basada en optimización
- Formulación del problema de planificación de rutas como un problema de optimización.
- Optimización de trayectorias mediante programación no lineal.
- Técnicas de optimización basadas y sin usar gradientes.
Planificación de rutas basada en aprendizaje
- Aprendizaje por refuerzo profundo (DRL) para la optimización de rutas.
- Integración de DRL con algoritmos tradicionales.
- Planificación adaptativa de rutas mediante modelos de aprendizaje automático.
Gestión de entornos dinámicos e inciertos
- Técnicas de planificación reactiva para respuestas en tiempo real.
- Evitación de obstáculos y control predictivo.
- Integración de datos de percepción para una navegación adaptativa.
Evaluación y evaluación comparativa de algoritmos de planificación de rutas
- Métricas de eficiencia, seguridad y complejidad computacional de la ruta.
- Simulación y pruebas en ROS y Gazebo.
- Caso práctico: Comparación de RRT* y D* en escenarios complejos.
Casos prácticos y aplicaciones reales
- Planificación de rutas para robots de entrega autónomos.
- Aplicaciones en coches autónomos y aeronaves no tripuladas (UAV).
- Proyecto: Implementación de un planificador de rutas adaptativo utilizando RRT*.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Dominio del lenguaje de programación Python.
- Experiencia con sistemas robóticos y algoritmos de control.
- Conocimiento de las tecnologías de vehículos autónomos.
Público objetivo
- Ingenieros de robótica especializados en sistemas autónomos.
- Investigadores en inteligencia artificial enfocados en planificación de rutas y navegación.
- Desarrolladores avanzados que trabajan en tecnología de conducción autónoma.
21 Horas
