Desarrollo de un modelo de piloto utilizando redes neuronales para ejecución de maniobras discretas

RESUMEN : Esta tesis presenta el desarrollo de un modelo de piloto utilizando redes neuronales para la ejecución de maniobras discretas en vehículos aéreos. El objetivo principal es mejorar la simulación del comportamiento del piloto, aumentando la fidelidad de las simulaciones de vuelo y reduciendo...

Full description

Autores:
Gil Puerta, José Manuel
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/43642
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10495/43642
Palabra clave:
Neural networks (Computer science)
Redes neurales (Computadores)
Computer simulation
Simulación por computadores
Flight simulators
Simuladores de vuelo
Red de neuronas
Neural networks
Simulación
Simulation
Modelización
Modelling
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_37467
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_5209
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_230ab86c
Rights
embargoedAccess
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Description
Summary:RESUMEN : Esta tesis presenta el desarrollo de un modelo de piloto utilizando redes neuronales para la ejecución de maniobras discretas en vehículos aéreos. El objetivo principal es mejorar la simulación del comportamiento del piloto, aumentando la fidelidad de las simulaciones de vuelo y reduciendo el error humano en escenarios de vuelo específicos. La metodología incorpora redes neuronales de memoria a largo y corto plazo (LSTM, por sus siglas en inglés), que fueron entrenadas utilizando datos de vuelo reales capturados en un simulador de helicóptero. Los resultados demuestran que el modelo de red neuronal replicó con ´éxito las entradas de los pilotos humanos en maniobras discretas clave, como giros estacionarios, maniobras de desplazamiento lateral y movimientos verticales, mostrando un alto grado de precisión en la predicción de las acciones de control. Este trabajo contribuye al creciente campo de la simulación de vuelo al proporcionar un modelo adaptativo de red neuronal capaz de mejorar la formación de pilotos y la seguridad operativa.