Status: personal repository with experimental & unstable code.
Repositorio creado para alojar los recursos utilizados para el desarrollo de la tesis de Ana Laura Diedrichs, titulada "Teleoperación asistida de cuadricópteros mediante aprendizaje por refuerzo profundo" de la Carrera de Especialización en Inteligencia Artificial de la Facultad de Ingeniería de la Facultad de Buenos Aires.
Este repositorio contiene el código y recursos necesarios para un simular un prototipo de un sistema de teleoperación asistida en tiempo real para cuadricópteros, basado en técnicas de aprendizaje por refuerzo profundo. Este sistema se desarrolló para la empresa Ekumen con el objetivo de mejorar la seguridad y la eficiencia de sus operaciones en entornos peligrosos o inaccesibles para los humanos.
Para ejecutar este proyecto localmente, sigue los siguientes pasos:
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Instala el simulador Webots siguiendo las instrucciones según tu sistema operativo
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Instala Python, versión 3.7 o superior, según las instrucciones para tu sistema operativo
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(Recomendado, no obligatorio) Instala PyCharm como IDE de desarrollo. Webots ofrece un tutorial para integrar el uso el simulador con Pycharm, enlace
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Clona el repositorio:
git clone https://github.com/anadiedrichs/drone-deep-rl.git cd drone-deep-rl -
Crea y activa un entorno virtual (opcional pero recomendado):
python -m venv venv source venv/bin/activate # En Windows usa `venv\Scripts\activate`
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Instala las dependencias necesarias:
pip install -r requirements.txt
Cada programa o ejemplo tiene su propio README explicando su uso.
0-tutorial/: Contiene ejemplos y explicaciones del uso de Webots, Gym.Env, entre otros.v1-shared-autonomy/: Desarrollo del enfoque de autonomía compartida.requirements.txt: Archivo de dependencias necesarias para el proyecto.README.md: Este archivo.
Este proyecto está bajo la Licencia Apache-2.0.
Para más detalles, revisa el archivo LICENSE.
Para preguntas, sugerencias o comentarios, puedes contactar a:
- Ana Diedrichs - ana (dot) diedrichs (at) docentes.frm.utn.edu.ar