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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
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