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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

Número de participantes


Precio por participante

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