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Temario del curso

Introducción a los sistemas multi-robot

  • Resumen de las arquitecturas de coordinación y control multi-robot
  • Aplicaciones en la industria, la investigación y los sistemas autónomos
  • Comparación entre sistemas centralizados y descentralizados

Fundamentos de la inteligencia de enjambre

  • Principios de la inteligencia colectiva y la autoorganización
  • Inspiración biológica: hormigas, abejas y bandadas
  • Comportamiento emergente y robustez en sistemas de enjambre

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 estructura virtual
  • Algoritmos de bandada, cobertura y persecución-esquiva
  • Mantenimiento de la formación bajo condiciones de comunicación ruidosas

Algoritmos de optimización de enjambre

  • Optimización de enjambre de partículas (PSO) y optimización de colonias 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

  • Creación de simulaciones multi-robot 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

  • Escala, tolerancia a fallos y resiliencia de comunicación
  • Integración de aprendizaje automático para coordinación adaptativa
  • Interacción humano-enjambre y control supervisivo

Práctica: Diseño y simulación de un sistema de coordinación de enjambres

  • Definición de objetivos y restricciones para una misión multi-robot
  • 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 con la programación en Python y ROS
  • Conocimiento de algoritmos para la planificación de movimientos y control

Público objetivo

  • Investigadores en robótica que se centran en sistemas distribuidos y cooperativos
  • Arquitectos de sistemas que diseñan soluciones robóticas multi-agente a gran escala
  • Desarrolladores avanzados que trabajan en coordinación autónoma y algoritmos de enjambre
 28 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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