¿QUÉ ES UN MOVIMIENTO NO HOLÓNOMO?
El movimiento no holónomo se refiere a un tipo de movimiento en el que las restricciones del sistema impiden que el objeto se mueva libremente en todas las direcciones posibles. En otras palabras, un sistema no holónomo no puede realizar ciertos movimientos laterales o de deslizamiento, a diferencia de un sistema holonómico, que puede moverse en cualquier dirección sin restricciones.
Por ejemplo, un automóvil es un sistema no holónomo porque no puede moverse lateralmente sin cambiar su orientación, debido a la restricción de sus ruedas. Del mismo modo, un barco no puede moverse lateralmente sobre tierra firme debido a la falta de ruedas. Este tipo de sistemas son comunes en robótica móvil, donde los robots están sujetos a restricciones de movimiento debido a su diseño o entorno.
Los algoritmos de planificación de movimiento no holónomo se utilizan para calcular trayectorias y movimientos para sistemas no holonómicos, teniendo en cuenta estas restricciones. Estos algoritmos son fundamentales para la navegación y el control de robots móviles en entornos complejos donde se requiere un movimiento preciso y coordinad
¿POR QUÉ DEBERÍAS CONSIDERAR EL CURSO DE ALGORITMOS DE PLANIFICACIÓN DE MOVIMIENTOS NO HOLÓNOMOS?
Hay varias razones por las cuales podrías considerar tomar este curso:
- Relevancia en Robótica Avanzada: Este curso te sumergirá en un área crucial de la robótica avanzada, donde aprenderás sobre algoritmos especializados diseñados para sistemas robóticos con restricciones de movimiento, lo cual es esencial para el diseño y la operación efectiva de robots móviles en entornos complejos.
- Aplicaciones Prácticas: Los algoritmos de planificación de movimientos no holónomoS tienen una amplia gama de aplicaciones prácticas en la industria, la investigación y la academia. Desde la navegación autónoma de vehículos terrestres hasta la planificación de rutas para drones y robots submarinos, estos conceptos son fundamentales para desarrollar soluciones robóticas efectivas en diversos campos.
- Desafíos de Ingeniería: Este curso te desafiará a enfrentarte a problemas de ingeniería del mundo real relacionados con la planificación de movimientos en entornos complejos y dinámicos. Aprenderás a diseñar y aplicar algoritmos sofisticados para superar obstáculos, evitar colisiones y alcanzar objetivos específicos en escenarios desafiantes.
- Preparación Profesional: El dominio de los algoritmos de planificación de movimientos no holonómicos te proporcionará habilidades altamente valoradas en la industria de la robótica y la ingeniería. Estarás mejor preparado para enfrentar desafíos laborales en empresas de tecnología, investigación en robótica, desarrollo de vehículos autónomos y más.
- Exploración de Conceptos Avanzados: A través de este curso, tendrás la oportunidad de explorar conceptos avanzados en robótica y algoritmos, lo que te permitirá ampliar tu comprensión de la teoría y la práctica detrás de la planificación de movimientos en sistemas no holonómicos.
En resumen, el Curso de Algoritmos de Planificación de Movimientos No Holónomos te proporcionará las habilidades y el conocimiento necesarios para abordar desafíos significativos en el campo de la robótica móvil y avanzar en tu carrera profesional en este emocionante campo tecnológico.
DIRIGIDO A
Este curso está diseñado para aquella persona que quiera aprender sobre robótica, autonomía, algoritmos y planificación de rutas.
REQUISITOS
Se recomienda tener Python 3.9.x, Numpy 1.23.x y Matplotlib 3.x. No es necesario tener experiencia programando.
METODOLOGÍA
A lo largo del curso, se empleará un enfoque práctico de explicación y se abordarán temas como:
- Aprendizaje Teórico:
- En primer lugar, nos sumergiremos en los fundamentos teóricos, abordando conceptos como transformaciones afines y matrices de rotación vectorial. Estos conocimientos son esenciales para comprender los algoritmos de planificación de movimientos no holonómicos que exploraremos más adelante.
- A continuación, derivaremos el Camino de Dubins desde sus principios básicos, lo que nos permitirá entender cómo generar trayectorias suaves entre puntos de referencia en un mapa, teniendo en cuenta las restricciones de velocidad del vehículo.
- Implementación Práctica:
- Posteriormente, pasaremos a la aplicación práctica de lo aprendido. Mediante tareas interactivas, pondremos en práctica los conceptos teóricos. Esto incluirá la implementación y prueba del método del Camino de Dubins en un entorno simulado.
- Luego, combinaremos la teoría del Camino de Dubins con algoritmos de planificación de movimiento basados en muestreo, como RRT (Rapidly-exploring Random Trees) y RRT* (Rapidly-exploring Random Trees Star), para generar rutas suaves y eficientes.
- Evaluación de Resultados:
- Para evaluar la efectividad de los métodos implementados, realizaremos análisis cuantitativos de las rutas generadas. Utilizaremos diferentes enfoques, como RRT y RRT* en conjunción con el Camino de Dubins, para comprender su eficacia y eficiencia en la planificación de movimientos no holónomos.
- Finalmente, abordaremos la tarea final, que consistirá en la aplicación de RRT incremental con el Camino de Dubins en un escenario de hoja de ruta realista. Analizaremos exhaustivamente los resultados obtenidos y discutiremos sus implicaciones prácticas en aplicaciones de tiempo real.
Mediante esta metodología, los participantes obtendrán una comprensión profunda de los algoritmos de planificación de movimientos no holónomos, además de desarrollar habilidades prácticas para aplicar estos conceptos en el diseño y la implementación de sistemas de navegación robótica.
Se ofrecen 3,5 horas de vídeos para formarte.
Te mostramos otros cursos relacionados con la robótica en nuestra web.
PLAN DE FORMACIÓN
- Introducción
- Algoritmos de muestreo
- Calcular trayectorias suaves
- Explorando rápidamente árboles aleatorios con Dubins Path
- Explorando rápidamente la estrella de árboles aleatorios con Dubins Path
- Planificación incremental de rutas para la conducción autónoma
TE LLAMAMOS Y TE LO EXPLICAMOS TODO
