Maestría en Ingeniería Eléctrica · 2026

Sistema integrado de percepción visual y control adaptativo para navegación autónoma de Quadcopters en entornos dinámicos

La navegación autónoma de cuadricópteros en entornos tridimensionales dinámicos exige sistemas capaces de percibir, anticipar y evitar obstáculos bajo restricciones de cómputo y actuación. Se plantea un marco de trabajo que integra un modelo dinámico del vehículo, la identificación de un modelo discreto multivariable y un controlador óptimo con acción integral y manejo explícito de saturaciones, complementado con un esquema de adaptación en línea supervisado. Sobre esta base de control se organiza una arquitectura jerárquica de navegación sustentada en mapas tridimensionales de ocupación voxelizada, donde se combinan una planificación global en 3D guiada por muestreo aleatorio, el suavizado geométrico de trayectorias, un planificador local reactivo y un seguidor de trayectorias diseñado para operar en plataformas embebidas. La implementación y evaluación en escenarios simulados con obstáculos estáticos y móviles muestran un comportamiento robusto del sistema de navegación, con trayectorias suaves, libres de colisión y coherentes con las restricciones temporales de la misión. La integración de control óptimo adaptativo y percepción voxelizada ofrece así una base técnica sólida y reproducible para llevar la navegación autónoma de cuadricópteros hacia entornos más complejos y su posterior validación en plataformas físicas.