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Temario del curso

Introducción a los sistemas multirobot

  • Vista general de las arquitecturas de coordinación y control multirobot
  • Aplicaciones en la industria, la investigación y los sistemas autónomos
  • Comparación entre sistemas centralizados y descentralizados

Fundamentos de la inteligencia de enjambre

  • Principios de la inteligencia colectiva y la autoorganización
  • Inspiración biológica: hormigas, abejas y bandadas
  • Comportamiento emergente y robustez en los sistemas de enjambre

Comunicación y coordinación

  • Modelos y protocolos de comunicación entre robots
  • Algoritmos de consenso y acuerdo distribuido
  • Estrategias de asignación de tareas y compartición de recursos

Estrategias de control y formación

  • Control líder-seguidor, basado en comportamiento y estructura virtual
  • Algoritmos de bandada, cobertura y persecución-evasión
  • Mantenimiento de la formación bajo condiciones de comunicación ruidosa

Algoritmos de optimización de enjambres

  • Optimización de Enjambre de Partículas (PSO) y Optimización de Colonia de Hormigas (ACO)
  • Aplicaciones a la planificación de rutas y asignación dinámica de tareas
  • Enfoques híbridos que combinan el aprendizaje y heurísticas de enjambre

Simulación e implementación

  • Construcción de simulaciones multirobot 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

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

Prácticas de campo: Diseño y simulación de un sistema de coordinación de enjambre

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Sólido conocimiento de los fundamentos de la robótica
  • Experiencia en programación con Python y ROS
  • Conocimiento de algoritmos para planificación de movimientos y control

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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