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Temario del curso
Introducción a los sistemas multirrobo
- Visión general de las arquitecturas de coordinación y control multirrobo
- Aplicaciones en la industria, la investigación y los sistemas autónomos
- Comparación entre sistemas centralizados y descentralizados
Fundamentos de la inteligencia de enjambres
- Principios de la inteligencia colectiva y la autoorganización
- Inspiración biológica: hormigas, abejas y bandadas
- Comportamiento emergente y robustez en los sistemas de enjambres
Comunicación y coordinación
- Modelos y protocolos de comunicación entre robots
- Algoritmos de consenso y acuerdo distribuido
- Estrategias de asignación de tareas y compartición de recursos
Estrategias de control y formación
- Control líder-seguidor, basado en comportamiento y con estructura virtual
- Algoritmos de vuelo en bandada, cobertura y persecución-esquiva
- Mantenimiento de la formación bajo condiciones de comunicación ruidosas
Algoritmos de optimización de enjambres
- Optimización de Enjambre de Partículas (PSO) y Optimización por Colonia de Hormigas (ACO)
- Aplicaciones a la planificación de rutas y asignación dinámica de tareas
- Enfoques híbridos que combinan aprendizaje y heurísticas de enjambres
Simulación e implementación
- Creación de simulaciones multirrobo en ROS 2 y Gazebo
- Implementación de comportamientos de enjambres con Python o C++
- Depuración y análisis de dinámicas emergentes
Temas avanzados en robótica de enjambres
- Escalabilidad, tolerancia a fallos y resiliencia en la comunicación
- Integración de aprendizaje automático para coordinación adaptativa
- Interacción humano-enjambre y control supervisado
Proyecto práctico: Diseño y simulación de un sistema de coordinación de enjambres
- Definición de objetivos y restricciones para una misión multirrobo
- Implementación de algoritmos de coordinación de enjambres
- Evaluación de métricas de rendimiento y robustez
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de los fundamentos de la robótica
- Experiencia en programación con Python y ROS
- Familiaridad con algoritmos de planificación de movimiento y control
Público objetivo
- Investigadores en robótica enfocados en sistemas distribuidos y cooperativos
- Arquitectos de sistemas que diseñan soluciones robóticas multiagente a gran escala
- Desarrolladores avanzados que trabajan en coordinación autónoma y algoritmos de enjambres
28 Horas
Reseñas (2)
Suministro de los materiales (máquina virtual) para comenzar directamente con los ejercicios y explicación del núcleo de ROS2. Por qué las cosas funcionan de cierta manera.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traducción Automática
su conocimiento y utilización de la IA para la robótica en el futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traducción Automática