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Temario del curso

Introducción a los sistemas multi-robots

  • Visión general de arquitecturas de coordinación y control multi-robot
  • Aplicaciones en industria, investigación y sistemas autónomos
  • Comparación entre sistemas centralizados y descentralizados

Fundamentos de la inteligencia de enjambre

  • Principios de inteligencia colectiva y 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 acuerdos distribuidos
  • Estrategias de asignación de tareas y compartición de recursos

Estrategias de control y formación

  • Control líder-seguidor, basado en comportamientos y de estructura virtual
  • Algoritmos de agrupamiento, cobertura y persecución-evasión
  • Mantenimiento de formación en condiciones de comunicación ruidosa

Algoritmos de optimización basados en enjambre

  • Optimización por enjambre de partículas (PSO) y optimización por colonia de hormigas (ACO)
  • Aplicaciones en planificación de rutas y asignación dinámica de tareas
  • Enfoques híbridos que combinan aprendizaje y heurísticas de enjambre

Simulación e implementación

  • Construcción de simulaciones multi-robots 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 enjambre

  • Escalabilidad, tolerancia a fallos y resiliencia en la comunicación
  • Integración de aprendizaje automático para coordinación adaptativa
  • Interacción humano-enjambre y control supervisorio

Proyecto práctico: diseño y simulación de un sistema de coordinación de enjambre

  • Definición de objetivos y restricciones para una misión multi-robot
  • Implementación de algoritmos de coordinación de enjambre
  • Evaluación de métricas de rendimiento y robustez

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Dominio sólido de los fundamentos de la robótica
  • Experiencia en programación con Python y ROS
  • Familiaridad con algoritmos para planificación de trayectorias y control

Público objetivo

  • Investigadores en robótica enfocados en sistemas distribuidos y cooperativos
  • Arquitectos de sistemas que diseñen soluciones robóticas multiagente a gran escala
  • Desarrolladores avanzados que trabajen en coordinación autónoma y algoritmos de enjambre
 28 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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