Desarrollo de un algoritmo de navegación autónoma para uavs basado en objetivos dados usando técnicas de aprendizaje por refuerzo profundo

Los desastres naturales y las guerras son algunos de los peores eventos que la humanidad ha tenido que enfrentar, ya que en este tipo de situaciones es casi imposible evacuar a las personas en el area afectada, causando muchas mas muertes y un impacto devastador. Por lo anterior se hace necesario el uso de robots autonomos que colaboren en la busqueda y rescate de victimas humanas en zonas de desastre. Este proyecto de investigacion propone el uso de tecnicas de aprendizaje por refuerzo profundo o "Deep Reinforcement Lerning - DRL" para proporcionar habilidades de navegacion autonoma y adaptacion en ambientes desconocidos a un robot aereo no tripulado. Se propone el uso de informacion visual como sistema de sensado del ambiente. Dado que el ambiente es no estructurado y desconocido para el agente robotico no se construiran mapas ni se intentara seguir un mapa estrictamente. La navegacion se basa en el seguimiento y evasion de objetivos dados, entre los cuales se cuentan personas, arboles, fuego y demas objetos que sean considerablemente identificables mediante informacion visual en una zona de desastre.