Desarrollo de un modelo de piloto utilizando redes neuronales para ejecución de maniobras discretas (2024)
RESUMEN : Esta tesis presenta el desarrollo de un modelo de piloto utilizando redes neuronales para la ejecución de maniobras discretas en vehículos aéreos. El objetivo principal es mejorar la simulación del comportamiento del piloto, aumentando la fidelidad de las simulaciones de vuelo y reduciendo el error humano en escenarios de vuelo específicos. La metodología incorpora redes neuronales de memoria a largo y corto plazo (LSTM, por sus siglas en inglés), que fueron entrenadas utilizando datos de vuelo reales capturados en un simulador de helicóptero. Los resultados demuestran que el modelo de red neuronal replicó con ´éxito las entradas de los pilotos humanos en maniobras discretas clave, como giros estacionarios, maniobras de desplazamiento lateral y movimientos verticales, mostrando un alto grado de precisión en la predicción de las acciones de control. Este trabajo contribuye al creciente campo de la simulación de vuelo al proporcionar un modelo adaptativo de red neuronal capaz de mejorar la formación de pilotos y la seguridad operativa.