Curso: Introducción a Ambientes de Simulación y Herramientas de Software para Drones Autónomos

En este tutorial se presentarán dos ambientes de simulación que se han popularizado para el desarrollo e investigación relacionado con drones autónomos. Estos ambientes son el simulador Gazebo y el simulador Air-Sim, éste último creado por Microsoft. Así mismo, se describirán herramientas de programación como python, keras y pytorch, que permiten la utilización de librerías para visión computacional y aprendizaje profundo, para implementar módulos que permiten aumentar las capacidades de vuelo de los drones en cuanto a la toma de decisión autónomas. El objetivo principal de este tutorial, además de presentar las herramientas y los simuladores, es el de introducir e incentivar a los estudiantes para participar en futuras competencias de drones que se realizan en ambientes virtuales y cuyo desarrollo posteriormente puede permitir la participación en competencias físicas. Lo presentado en este tutorial también puede aprovecharse para realizar investigación relacionada con el tema de drones autónomos inteligentes. 

Investigador Titular B en la Coordinación de Ciencias Computacionales del Instituto Nacional de Astrofísica Óptica y Electrónica (INAOE). En 2018, la Universidad de Bristol en el Reino Unido le confirió el estatus de “Honorary Senior Research Fellow”. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores Nivel I. En 2015, recibió la distinción Royal Society-Newton Advanced Fellowship, otorgada por el Fondo Newton en el Reino Unido. Es investigador principal de proyectos pioneros en México sobre drones autónomos y sus aplicaciones con énfasis en el procesamiento de datos visuales en tiempo real. Es líder del equipo QuetzalC++ que ha participado en competencias internacionales de alto prestigio como la International Micro Air Vehicle Competition (IMAV), donde ganó el 2do Lugar en la Categoría de interiores en 2016, y el Premio al Mejor Desempeño en Vuelo, en la misma categoría en 2019. En 2017, participó en la IEEE IROS 2017 Autonomous Drone Racing competition, donde su equipo ganó el 1er Lugar. En diciembre de 2019, obtuvo el 3^er Lugar en la Categoría T1 de la competencia “Game of Drones”, organizada por Microsoft y la Universidad de Stanford, en el marco de la conferencia NeurIPS 2019.