Navegación de Vehículos Aéreos No Tripulados con Retroalimentación Visual

Gómez Avila, Javier Enrique

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.advisor	López Franco, Carlos Alberto
dc.contributor.advisor	Alanís García, Alma Yolanda
dc.contributor.author	Gómez Avila, Javier Enrique
dc.date.accessioned	2020-04-09T22:21:53Z	-
dc.date.available	2020-04-09T22:21:53Z	-
dc.date.issued	2018
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12104/80671	-
dc.identifier.uri	http://wdg.biblio.udg.mx
dc.description.abstract	RESUMEN E 1 uso de robots aéreos no tripulados se ha incrementado en las últimas décadas. Su ha- bilidad de moverse en un espacio en 3D representa una ventaja sobre vehículos terrestres, especialmente cuando el robot es sometido a viajar grandes distancias o ambientes peli- grosos como en aplicaciones de búsqueda y rescate. Los nuevos sensores y actuadores, cada vez más ligeros, han permitido el desarrollo de vehículos de despegue y aterrizaje vertical como los multirrotores. Por otra parte, hay dos grandes desventajas presentes en este tipo de robots: altas no linealidades y desconocimiento de su ubicación, pues no está provisto de sensores a bordo capaces de medir su posición con respecto a un sistema de coordenadas externo. Para atacar estas desventajas, el siguiente trabajo de tesis presenta el desarrollo e implementación de un algoritmo que combina el uso de sensores de visión y redes neuronales artificiales para controlar la navegación de robots aéreos.
dc.description.tableofcontents	Lista de Tablas Lista de Figuras Lista de Símbolos Lista de Símbolos 1 Introducción 1.1 Introducción a los Vehículos Aéreos 1.2 Objetivo general ....... . 1.2.1 Objetivos particulares 1.3 Trabajos previos ..... 1.4 Organización de la Tesis 2 Modelo Dinámico de los Multirrotores 2.1 Quadcóptero 2.2 Hexacóptero 3 Control Visual 3.1 Modelo de proyección de la cámara . 3.1.1 Modelo estenoscópico pinhole . 3.1.2 Cámara ideal ......... . 3.1.3 Proyección central usando coordenadas homogeneas 3.1.4 Desplazamiento del punto principal. 3.2 Control Visual Basado en Imágenes 3.3 Análisis de estabilidad 3.4 Filtrado de Puntos . . . 4 Control Neuronal del Multirrotor 4.1 Redes Neuronales ........ . Xlll Página XV XVll XXI XXI 1 1 4 4 5 6 9 10 13 17 17 18 19 20 21 22 24 26 29 29 TABLA DE CONTENIDO 4.1.1 La neurona biológica ......... . 4.1.2 Redes Neuronales Artificiales ... . 4. l. 3 Clasificación de las redes neuronales 4.2 Controlador PID basado en ANN . 5 Experimentación 5.1 Quadcóptero: Qball-X4 5.1.1 Simulación ... 5.1.2 Experimentación 5.2 Quadcóptero: AR.Drone Parrot 5.2.1 Simulación .... 5.2.2 Experimentación 5.3 Hexacóptero: AscTec Firefly 5.3.1 Simulación .... 5.3.2 Experimentación 6 Conclusiones 7 Trabajo Futuro A ApéndiceA Bibliografía xiv 30 33 35 37 41 41 41 43 49 50 51 54 54 55 61 63 65 67
dc.format	application/PDF
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Biblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisher	Universidad de Guadalajara
dc.rights.uri	https://wdg.biblio.udg.mx/politicasdepublicacion.php
dc.title	Navegación de Vehículos Aéreos No Tripulados con Retroalimentación Visual
dc.type	Tesis de Doctorado
dc.rights.holder	Universidad de Guadalajara
dc.rights.holder	Gómez Avila, Javier Enrique
dc.coverage	Guadalajara, Jalisco, México
dc.type.conacyt	DoctoralThesis	-
dc.degree.name	DOCTORADO EN CIENCIAS DE LA ELECTRÓNICA Y LA COMPUTACIÓN	-
dc.degree.department	CUCEI	-
dc.degree.grantor	Universidad de Guadalajara	-
dc.rights.access	openAccess	-
dc.degree.creator	DOCTOR EN CIENCIAS DE LA ELECTRÓNICA Y LA COMPUTACIÓN	-
Aparece en las colecciones:	CUCEI

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