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Título : Algoritmo Autónomo de Control de Trayectorias en Escenarios con Obstáculos para Mini Drones Utilizando Técnicas de Aprendizaje por Refuerzo
metadata.dc.creator: Baron Pacheco, Brayan Eduardo
metadata.dc.contributor.advisor: Erazo Ordoñez, Christian Camilo
Palabras clave : Mini Drone;Redes Neuronales;Control Autónomo;Aprendizaje por Refuerzo
Resumen : This project develops and simulates a tracking algorithm where its main function is the autonomous guidance of mini drones, this algorithm was designed with the approach of reinforcement learning (RL) through neural networks. The entire design was performed with the MATLAB computational tool, which has several toolboxes and tools that help the modeling of both the drone and the artificial intelligence, as taught throughout Chapter 3, where the series of steps necessary for the design of the algorithm are described in depth. In this software we used the existing Simulink model called Quadcopter Project, focused on the Parrot Mambo mini drone series. Once the artificial intelligence was designed and elaborated, we proceeded to train it as shown in section 3.4, so that finally after several hours of training we had consolidated an AI capable of guiding the mini drone through two different trajectories, without colliding with the limits of the environment. Finally, section 4 presents the results obtained for each of the proposed track models, having an error of 0.72% in the tracking of the first trajectory and 5.4% error in the second one.
metadata.dc.description.tableofcontents: En el presente proyecto se desarrolla y simula un algoritmo de seguimiento donde su función principal es el guiado autónomo de mini drones, este algoritmo se diseñó con el enfoque de aprendizaje por refuerzo (RL) por medio de redes neuronales. Todo el diseño fue realizado con la herramienta computacional Matlab, la cual cuenta con diversos toolboxes y herramientas que ayudan a él modelamiento tanto del dron como el de la inteligencia artificial, como se enseña en todo el capítulo 3, donde allí se describen a profundidad la serie de pasos necesarios para el diseño del algoritmo. En este software se utilizó el modelo de Simulink ya existente llamado Quadcopter Project, enfocado en la serie de mini drones Parrot Mambo. Una vez que se diseñó y elaboró la inteligencia artificial se procedió a entrenarla como se muestra en la sección 3.4, para que finalmente tras varias horas de entrenamiento se tuviera consolidada una I.A capaz de guiar a el mini drone por dos trayectorias distintas, sin colisionar con los límites del entorno. Por último, en la sección 4 se presentan los resultados obtenidos para cada uno de los modelos de pista propuestos, teniendo un error del 0.72 % en el seguimiento de la primera trayectoria y 5.4% de error en la segunda.
URI : http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/6476
Editorial : Universidad Antonio Nariño
metadata.dc.publisher.campus: Bogotá - Sur
metadata.dc.publisher.faculty: Facultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédica
metadata.dc.date.created: 2022-01-29
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
Aparece en las colecciones: Ingeniería mecatrónica

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