Teleoperación asistida de cuadricópteros mediante aprendizaje por refuerzo profundo

Autores
Diedrichs, Ana Laura; Puga, Gerardo Ludovico; Garcia, Olmer; Hidalgo, Michel
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este documento corresponde al trabajo final de la Carrera de Especialización en Inteligencia Artificial (CEIA FIUBA) de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires, concluido en mayo de 2025. El proyecto, de investigación y desarrollo, fue propuesto por la empresa Ekumen en el marco del programa de vinculación con empresas de la CEIA FIUBA, bajo la dirección del Mg. Ing. Gerardo Puga. El objetivo fue desarrollar una arquitectura de control compartido basada en aprendizaje por refuerzo profundo, diseñada para el vuelo de cuadricópteros en espacios interiores reducidos durante inspecciones de mantenimiento de estructuras edilicias. Este sistema integra las acciones de un operador humano con las de un agente copiloto entrenado para evitar colisiones y mantener la estabilidad del vuelo. Se implementó y evaluó el desempeño de diferentes agentes en un entorno de simulación robótica (Webots), utilizando aprendizaje por imitación. Los resultados obtenidos demuestran una mejora significativa en el desempeño de pilotos humanos simulados, entrenados con aprendizaje por imitación, gracias al copiloto.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Teleoperación
Cuadricópteros
Aprendizaje por refuerzo profundo
Autonomía compartida
Simulación robótica
Interacción humano-robot
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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