Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
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
- Implementación de A* para la búsqueda de rutas en cuadrículas
- Variantes dinámicas: D* y D* Lite para entornos cambiantes
- Suavizado y optimización de rutas
- Manejo de restricciones no holonómicas
- Optimización de trayectoria utilizando programación no lineal
- Técnicas de optimización basadas en gradientes y sin gradientes
- Integración de DRL con algoritmos tradicionales
- Planificación de rutas adaptativa utilizando modelos de aprendizaje automático
- Evitación de obstáculos y control predictivo
- Integración de datos de percepción para una navegación adaptativa
- Simulación y pruebas en React y Gazebo
- Estudio de caso: Comparación de RRT* y D* en escenarios complejos
- Aplicaciones en coches autónomos y UAV
- Proyecto: Implementación de un planificador de rutas adaptativo utilizando RRT*
Algoritmos de Planificación de Rutas Basados en Grafos
- Descripción general de los algoritmos A* y Dijkstra
Algoritmos de Planificación de Rutas Basados en Muestreo
- Técnicas de muestreo aleatorio: RRT y RRT*
Planificación de Rutas Basada en Optimización
- Formulación del problema de planificación de rutas como un problema de optimización
Planificación de Rutas Basada en Aprendizaje
- Aprendizaje profundo por refuerzo (DRL) para la optimización de rutas
Manejo de Entornos Dinámicos e Inciertos
- Técnicas de planificación reactiva para una respuesta en tiempo real
Evaluación y Benchmarking de Algoritmos de Planificación de Rutas
- Métricas para la eficiencia, la seguridad y la complejidad computacional de las rutas
Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
- Planificación de rutas para robots de reparto autónomos
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