Browsing by Author "Marcón, Juan Pablo"

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    Diseño de algoritmos de inteligencia artificial para reconocimiento de imágenes, con aplicación al pastoreo racional
    (2020-01-01) Ferramosca, Antonio; Talijancic, Ivan; Capozzolo, Maria Cecilia; Franzoi, Santiago; Marcón, Juan Pablo; Pereson, Marcos
    Desarrollo de una estrategia de control automático para el vuelo autónomo o guiado de vehículos aéreos no tripulados (en inglés, UAV - Unmanned Aerial Vehicle), comunalmente conocidos como drones, en particular del tipo quadrotor. Estos drones tendrán que realizar (en principio) tareas en zonas rurales, como monitereo y trazabilidad de ganado en grandes extensiones, monitoreo de siembra, esparcimiento de fertilizantes o pesticidas. Se trata de tareas que necesitan una elevada autonomía por parte del UAV. Además, el control de UAVs presenta cierta complejidad teórica, pues se trata de sistemas no lineales multivariables, con dinámicas rápidas, y por lo tanto con tiempos de muestreo cortos, sujetos a restricciones y perturbaciones aerodinámicas. El control predictivo (en inglés, Model Predictive Control, MPC) es una de las pocas estrategias que permite el control de sistemas con restricciones atendiendo a un criterio óptimo y garantizando estabilidad y convergencia al punto de equilibrio. Por ello, se propone utilizar el MPC como estrategia para abordar el problema. El objetivo es diseñar una estrategia de control predictivo con incorporación de objetivos de tipo económico (eso es, mejorar la autonomía del dron), y de robustez y factibilidad frente a perturbaciones no manejables (por ejemplo, el viento). El UAV controlado deberá poder realizar las tareas deseadas en el tiempo deseado, cumpliendo con los objetivos de control: seguimiento de trayectorias y autonomía. Para la implementación práctica de los algoritmos de control que se desarrollen, se harán uso de plataformas de desarrollo de software embebido con alta capacidad de computo paralelo (NVIDIA Jetson TX1) que permitan correr en tiempo real los algoritmos de control predictivo basado en modelos, caracterizados por el alto costo computacional que los mismos acarrean. Aprovechando las virtudes de cómputo de éstas plataformas embebidas, se realizaran también desarrollo e implementaciones de inteligencia artificial en el campo de procesamiento y reconocimiento de imágenes en tiempo real, lo cual es extremadamente útil en las posibles aplicaciones de drones que se abordan en el siguiente proyecto.
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    Diseño de algoritmos de inteligencia artificial para reconocimiento de imágenes, con aplicación al pastoreo racional.
    (2021-12) Ferramosca, Antonio; Capozzolo, María Cecilia; Talijancic, Iván; Franzoi, Santiago; Peresón, Marcos Nahuel; Aguilar, Rubén Daniel; Marcón, Juan Pablo
    OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN: Desarrollar una estrategia de control avanzado para el vuelo autónomo en grandes extensiones de campos, de vehículos aéreos no tripulados (UAV), comunalmente conocidos como drones, del tipo quadrotor. Estos sistemas son muy difíciles de controlar, tratándose de sistemas no lineales multivariables, con dinámicas rápidas, y por lo tanto con tiempos de muestreos cortos, sujetos a restricciones y perturbaciones. La estrategia de control deberá además mejorar la autonomía del dron, que suele ser baja. Por esa razón, el objetivo será desarrollar una formulación de MPC con garantía de estabilidad y factibilidad recursiva que permita la incorporación de objetivos económicos (eso es maximizar la autonomía reduciendo el consumo), además de los objetivos dinámicos típicos (seguir una referencia espacial). Estos objetivos - dinámicos y económicos - suelen aparecer como contrapuestos cuando se los busca resumir en un solo costo de optimización. Además, será un objetivo fundamental explorar formas de garantizar la robustez estocástica de los controladores MPC económicos, esos es la robustez frente a perturbaciones y/o ruidos aditivos de tipo estocástico con distribución de probabilidad conocida (es decir señales de ruidos aleatorios con valor medio y varianza conocida). El UAV tendrá que completar una cierta tarea recurriendo amplias extensiones de campo (objetivo dinámico: seguimiento de referencia) sin correr el riesgo de quedarse sin batería (objetivo económico: autonomía). El otro objetivo, perseguido de manera simultánea y complementaria al anteriormente descripto, es el de desarrollar algoritmos de inteligencia artificial para el reconocimiento de imágenes en tiempo real, que sean implementable sobre la plataforma embebida de cómputo paralelo utilizada en él proyecto (NVIDIA JetsonTX1).