Implementación de controlador de vuelo para vehículos aéreos no tripulados multi-rotor basado en técnicas de aprendizaje profundo

Este proyecto de grado presenta el diseño e implementación de un controlador de posición para un UAV multi-rotor basado en redes neuronales profundas y entrenado mediante aprendizaje supervisado, tomando como referencia un controlador PID. Se detalla el proceso de selección del entorno de simulación...

Full description

Autores:

Cárdenas Bohórquez, Javier Alexis
Carrero Cuadrado, Uriel Eduardo

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2022

Institución:

Universidad Santo Tomás

Repositorio:

Repositorio Institucional USTA

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repository.usta.edu.co:11634/45916

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/11634/45916

Palabra clave:

Drone
Neural Network
Supervised Training
Deep Learning
Flight Controller
Aviones no tripulados
Vehículos no tripulados
Aeronáutica
Simuladores de vuelo
Drones
Dron
Red Neuronal
Aprendizaje Supervisado
Aprendizaje Profundo
Controlador de Vuelo

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