Control a alto nivel para corrección de trayectorias de vehículos aéreos no tripulados utilizando deep reinforcement learning

En este documento se trata el desarrollo de un algoritmo de aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning) que tiene como finalidad el control de trayectoria de un vehículo aéreo no tripulado (UAV) en ambientes que introduzcan errores en la navegación de estos dispositivos. La idea principal del...

Full description

Autores:

Martínez Velásquez, Victor Daniel

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2019

Institución:

Universidad de los Andes

Repositorio:

Séneca: repositorio Uniandes

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/44488

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/1992/44488

Palabra clave:

Drones
Aprendizaje por refuerzo (Aprendizaje automático)
Redes neurales (Computadores)
Ingeniería

Rights

openAccess

License

https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdf