Control a alto nivel para corrección de trayectorias de vehículos aéreos no tripulados utilizando deep reinforcement learning (2019)
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 trabajo es utilizar las herramientas de la inteligencia artificial para que un UAV logre seguir una trayectoria proporcionada por el usuario cuando esta se ve perturbada debido a una sintonización inadecuada del controlador interno del UAV.