Implementación de un Enjambre de Drones Crazyflie 2.1 Coordinado Mediante Q-learning y ROS

La implementación de redes de cooperación con vehículos aéreos no tripulados, organizados mediante inteligencia artificial, tiene una aplicabilidad interesante y pertinente en la sociedad, ya que permite la solución de problemas de movilidad y organización en espacios extensos. El presente proyecto genera una investigación teórica y aplicada, organizando una red de cooperación de drones en un escenario a pequeña escala, donde se puede implementar el dron Crazyflie 2.1 y su sistema de posicionamiento Lighthouse, para validar la pertinencia del uso de estos sistemas. Puntualmente se desarrolla un proceso de control por toma de decisiones, de cada partícula o agente que compone un enjambre de drones. El mismo se logra organizado en torno a un líder y los seguidores o compañeros. El algoritmo de aprendizaje aplicado es Q-learning, y se desarrolla todo el marco de ejecución en torno a que cada agente llegue al objetivo y evite chocar con sus compañeros. Se encuentra que el proceso de aprendizaje mediante Q-learning puede darse con una discretización del espacio de estados muy bajo en comparación al respectivo espacio de estados del proceso de aplicación, lo que se traduce en velocidad en el aprendizaje y precisión al actuar en la implementación del enjambre. Además de lo anteriormente expuesto se encuentra que el aprendizaje por fases permite un llenado acertado de la tabla de políticas Q que usa el agente para la toma de decisiones, junto con la correcta definición de todos los posibles estados, 256 para un ambiente sobre dos ejes de posición.

• Autores: González Alvarez, David Santiago
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/55837
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11634/55837
• Palabra clave: Q-learning; Reinforcement learning; Particle Swarm Optimization; Drone swarm; Ingeniería Electrónica; Drones; Redes-Cooperación; Movilidad; Q-learning; Enjambre de drones; Aprendizaje por refuerzo; Optimización de enjambre de particulas
• Rights: openAccess
• License: CC0 1.0 Universal