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Temario del curso

Introducción a la IA y la Robótica

  • Panorama general de la convergencia entre robótica e IA moderna
  • Aplicaciones en sistemas autónomos, drones y robots de servicio
  • Componentes clave de la IA: percepción, planificación y control

Configuración del Entorno de Desarrollo

  • Instalación de Python, ROS 2, OpenCV y TensorFlow
  • Uso de Gazebo o Webots para la simulación de robots
  • Trabajo con Jupyter Notebooks para experimentos de IA

Percepción y Visión por Ordenador

  • Uso de cámaras y sensores para la percepción
  • Clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación utilizando TensorFlow
  • Detección de bordes y seguimiento de contornos con OpenCV
  • Transmisión y procesamiento de imágenes en tiempo real

Localización y Fusión de Sensores

  • Comprensión de la robótica probabilística
  • Filtros de Kalman y Filtros de Kalman Extendidos (EKF)
  • Filtros de Partículas para entornos no lineales
  • Integración de datos de LiDAR, GPS e IMU para la localización

Planificación de Movimiento y Búsqueda de Trayectorias

  • Algoritmos de planificación de trayectorias: Dijkstra, A* y RRT*
  • Evitación de obstáculos y mapeo del entorno
  • Control de movimiento en tiempo real utilizando PID
  • Optimización dinámica de trayectorias utilizando IA

Aprendizaje por Refuerzo para Robótica

  • Fundamentos del aprendizaje por refuerzo
  • Diseño de comportamientos robóticos basados en recompensas
  • Q-learning y Redes Q Profundas (DQN)
  • Integración de agentes de RL en ROS para movimiento adaptativo

Localización y Mapeo Simultáneos (SLAM)

  • Comprensión de los conceptos y flujos de trabajo de SLAM
  • Implementación de SLAM con paquetes de ROS (gmapping, hector_slam)
  • SLAM visual utilizando OpenVSLAM o ORB-SLAM2
  • Pruebas de algoritmos de SLAM en entornos simulados

Temas Avanzados e Integración

  • Reconocimiento de voz y gestos para la interacción humano-robot
  • Integración con IoT y plataformas de robótica en la nube
  • Mantenimiento predictivo de robots impulsado por IA
  • Ética y seguridad en robótica habilitada por IA

Proyecto Final

  • Diseño y simulación de un robot móvil inteligente
  • Implementación de navegación, percepción y control de movimiento
  • Demostración de la toma de decisiones en tiempo real utilizando modelos de IA

Resumen y Próximos Pasos

  • Revisión de técnicas clave de robótica con IA
  • Tendencias futuras en robótica autónoma
  • Recursos para continuar aprendiendo

Requerimientos

  • Experiencia en programación en Python o C++
  • Comprensión básica de informática e ingeniería
  • Familiaridad con conceptos de probabilidad, cálculo y álgebra lineal

Audiencia

  • Ingenieros
  • Entusiastas de la robótica
  • Investigadores en automatización e IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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