Temario del curso
Introducción a los Sistemas Multirobot
- Visión general de las arquitecturas de coordinación y control multirobot
- Aplicaciones en la industria, la investigación y los sistemas autónomos
- Comparación entre sistemas centralizados y descentralizados
Fundamentos de la Inteligencia de Enjambre
- Principios de inteligencia colectiva y autoorganización
- Inspiración biológica: hormigas, abejas y bandadas
- Comportamiento emergente y robustez en 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 comportamientos y de estructura virtual
- Algoritmos de vuelo en bandada, cobertura y persecución-evasión
- Mantenimiento de la formación bajo condiciones de comunicación ruidosas
Algoritmos de Optimización de Enjambres
- Optimización por 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 enjambre
Simulación e Implementación
- Construcción de simulaciones multirobot en ROS 2 y Gazebo
- Implementación de comportamientos de enjambre con Python o C++
- Depuración y análisis de dinámicas emergentes
Temas Avanzados en Robótica de Enjambres
- Escalabilidad, tolerancia a fallos y resiliencia de comunicación
- Integración de aprendizaje automático para coordinación adaptativa
- Interacción humano-enjambre y control de supervisión
Práctica Manual: Diseño y Simulación de un Sistema de Coordinación de Enjambres
- Definición de objetivos y restricciones para una misión multirobot
- Implementación de algoritmos de coordinación de enjambres
- Evaluación de métricas de rendimiento y robustez
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólido entendimiento de los fundamentos de la robótica
- Experiencia en programación con Python y ROS
- Conocimiento de algoritmos para planificación de movimientos 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
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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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
