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Programa del Curso
Introducción a la Planificación de Rutas para Vehículos Autónomos
- Fundamentos y desafíos de la planificación de rutas
- Aplicaciones en la conducción autónoma y la robótica
- Revisión de técnicas de planificación tradicionales y modernas
Algoritmos de Planificación de Rutas Basados en Grafos
- Descripción general de los algoritmos A* y Dijkstra
- Implementación de A* para la búsqueda de rutas en cuadrículas
- Variantes dinámicas: D* y D* Lite para entornos cambiantes
Algoritmos de Planificación de Rutas Basados en Muestreo
- Técnicas de muestreo aleatorio: RRT y RRT*
- Suavizado y optimización de rutas
- Manejo de restricciones no holonómicas
Planificación de Rutas Basada en Optimización
- Formulación del problema de planificación de rutas como un problema de optimización
- Optimización de trayectoria utilizando programación no lineal
- Técnicas de optimización basadas en gradientes y sin gradientes
Planificación de Rutas Basada en Aprendizaje
- Aprendizaje profundo por refuerzo (DRL) para la optimización de rutas
- Integración de DRL con algoritmos tradicionales
- Planificación de rutas adaptativa utilizando modelos de aprendizaje automático
Manejo de Entornos Dinámicos e Inciertos
- Técnicas de planificación reactiva para una respuesta en tiempo real
- Evitación de obstáculos y control predictivo
- Integración de datos de percepción para una navegación adaptativa
Evaluación y Benchmarking de Algoritmos de Planificación de Rutas
- Métricas para la eficiencia, la seguridad y la complejidad computacional de las rutas
- Simulación y pruebas en React y Gazebo
- Estudio de caso: Comparación de RRT* y D* en escenarios complejos
Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
- Planificación de rutas para robots de reparto autónomos
- Aplicaciones en coches autónomos y UAV
- Proyecto: Implementación de un planificador de rutas adaptativo utilizando RRT*
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Dominio de la programación en Python
- Experiencia con sistemas robóticos y algoritmos de control
- Familiaridad con las tecnologías de vehículos autónomos
Público objetivo
- Robotics ingenieros especializados en sistemas autónomos
- Investigadores de IA enfocados en la planificación de rutas y la navegación
- Desarrolladores de nivel avanzado que trabajan en tecnología de conducción autónoma
21 Horas