Overview

Has dominado los fundamentos (Volumen 1). Ahora es hora de llevarlo al siguiente nivel: autonomía inteligente. Este libro te enseña cómo integrar robótica, visión por computadora e inteligencia artificial en drones reales. Perfecto para ingenieros que quieren especializarse en percepción autónoma. Capítulo 1 - ROS2 y Arquitectura Robótica - Sistema operativo de facto en robótica profesional. - Nodos, tópicos, mensajes - arquitectura descentralizada. - Integración Ardupilot + ROS2 (bridge MAVLink). - Nav2: stack de navegación autónoma en 3D. - Simulación con Gazebo + SITL. Capítulo 2 - Visión Artificial y Detección de Objetos - OpenCV: procesamiento de imágenes en tiempo real. - YOLOv8: detección ultrarrápida (45 FPS en GPU). - Métodos clásicos vs. Deep Learning. - Integración con ROS2 (publishers/subscribers de imágenes). - Casos reales: detección de personas, vehículos, puntos de interés. Capítulo 3 - IA en Drones - Edge Computing: procesar en el drone, no en la nube. - Línea Jetson (Nano → Orin): elección según latencia y presupuesto. - Latencia - TensorRT: aceleración 2-3x de modelos NN. - Arquitectura completa: Jetson + ROS2 + Ardupilot + visión. Características clave: - 246 páginas densas de contenido aplicado - Código Python/C++ listo para usar. - 20+ gráficos y diagramas de flujo. - Compatible con hardware: Jetson Nano, Orin NX, RTX. - Preparación para drones de investigación/comercial. Requisitos previos: - Familiaridad con Python (Anexo A2). - Conceptos de drones (Volumen 1). - Ubuntu 22.04 recomendado. ¿Para quién es? - Ingenieros especializándose en autonomía robótica. - Investigadores en visión artificial. - Startups de drones con IA. - Makers que quieren drones ""inteligentes"". Desde detección de objetos hasta toma de decisiones autónoma, aprenderás el stack completo de drones inteligentes. Todos los ejemplos, prácticas, ejercicios y exámenes están resueltos y disponibles en GitHub: https: //github.com/DroneBooks/DronesAutonomos

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9788409870745

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