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
Testimonios (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