Este trabajo de tesis de maestría tiene como objetivo desarrollar algoritmos para Quadrotors que permitan reconocer el entorno y posteriormente habiliten el desplazamiento de los vehículos dentro de él, realizando un proceso de evasión de obstáculos. Los ambientes pueden contener obstáculos estáticos o dinámicos restringidos a velocidades constantes. El algoritmo utiliza como datos de entrada imágenes en color y de profundidad. El alcance de la tesis abarca dos fases, la primera es la creación de una metodología para realizar un mapeo y simultáneamente encontrar la localización del Quadrotor en un ambiente estático, el cual tiene como objetivo extraer los planos de la escena y almacenar durante cada iteración la menor cantidad de información posible. La segunda fase es la creación de algoritmos de planeación de trayectorias en ambientes conocidos en dos etapas: se crea un modelo de campo de fuerza artificial (APF) para cada elemento en el ambiente usando funciones sigmoides, posteriormente se calculan las trayectorias utilizando técnicas basadas en descenso de gradiente. Se desarrollaron 3 técnicas, la primera está basada en una extrapolación del descenso tradicional 2D al caso tridimensional, la segunda está basada en puntos móviles que interconectan el Quadrotor con la meta, donde posteriormente cada punto se mueve hacia zonas libres de la influencia de los obstáculos siguiendo el campo potencial, lo que hace que se encuentren caminos libres de obstáculos. El tercero se basa en el uso del concepto de zonas seguras, el cual se utiliza como criterio para actualizar la posición de los puntos. Estas dos últimas técnicas superan simultáneamente los inconvenientes bien conocidos de los algoritmos basados en APF como mínimos locales, oscilaciones inestables, adicionalmente tiene en cuenta formas arbitrarias de los obstáculos.
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