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Temario 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
- Visión general de los algoritmos A* y Dijkstra.
- Implementación de A* para el cálculo de rutas en cuadrículas (grids).
- 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 la ruta.
- Gestión de restricciones no holonómicas.
Planificación de Rutas Basada en Optimización
- Formulación del problema de planificación de rutas como un problema de optimización.
- Optimización de trayectorias mediante programación no lineal.
- Técnicas de optimización basadas y libres de gradientes.
Planificación de Rutas Basada en Aprendizaje
- Aprendizaje por refuerzo profundo (DRL) para la optimización de rutas.
- Integración de DRL con algoritmos tradicionales.
- Planificación de rutas adaptativa utilizando modelos de aprendizaje automático.
Gestión de Entornos Dinámicos e Inciertos
- Técnicas de planificación reactiva para respuestas en tiempo real.
- Evasión de obstáculos y control predictivo.
- Integración de datos de percepción para una navegación adaptativa.
Evaluación y Puesta a Prueba de Referencia (Benchmarking) de Algoritmos de Planificación de Rutas
- Métricas para la eficiencia de la ruta, seguridad y complejidad computacional.
- Simulación y pruebas en ROS y Gazebo.
- Caso de estudio: Comparación de RRT* y D* en escenarios complejos.
Casos de Estudio y Aplicaciones del Mundo Real
- Planificación de rutas para robots autónomos de entrega.
- Aplicaciones en automóviles de conducción autónoma y UAVs (drones).
- Proyecto: Implementación de un planificador de rutas adaptativo utilizando RRT*.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Dominio del lenguaje de programación Python.
- Experiencia con sistemas de robótica y algoritmos de control.
- Conocimiento familiar sobre tecnologías de vehículos autónomos.
Público Objetivo
- Ingenieros de robótica especializados en sistemas autónomos.
- Investigadores de IA centrados en planificación de rutas y navegación.
- Desarrolladores de nivel avanzado que trabajan en tecnología de conducción autónoma.
21 Horas
