Buenos días a todos.
Muchas gracias por por venir.
Hoy tenemos el gusto de tener aquí a Leonardo Colombo,
que conozco ya.
Desde hace unos cuantos años que venimos colaborando,
Leonardo Colombo es científico, titular en el csic,
en el centro de automática y robótica en el car desde 2021;
el ser graduó en matemáticas por la Universidad Nacional de la Plata,
en Argentina, en 2009 se doctoró por la Universidad Autónoma de Madrid;
en el en el hice mata,
en el Instituto de Ciencias matemáticas en el 2014,
posteriormente religió varias estancias,
postdoctorales primero en la Universidad de Michigan,
donde también estuvo como asistan profesor,
y en el catea en Estocolmo y posteriormente, entre 2018 2021,
fue investigador Juan de la cierva;
y.
Y posdoctoral junior live, risa Escher de la fundación,
la caixa en el mismo centro, en el más,
ha liderado y lidera actualmente varios proyectos de investigación
en 2019 bajo la beca de la fundación.
La caixa obtuvo una junior líder por tres años, donde lidera
un proyecto de investigación bajo la Fundación BBV,
a también lideró el proyecto.
Dentro de la Leonardo sobre control por aprendizaje de sistemas mutua,
gentes y en 2000 veintidos, que creo que el proyecto será en curso,
no fue un proyecto por el hubo r y del csic lingoa oval que,
en el que hace uso de este más monti robot
para preservar la biodiversidad,
el título de la charla de hoy es una introducción al control
basado de datos con procesos de regresión causándonos,
así que cuando quieras Muchas gracias.
Muchas gracias, María.
Muchas gracias por la invitación para comparecer un poco
lo que hago en mi investigación y a lo que han aquí pasando.
La idea es contarles con el uso de datos podemos mejorar
los controles clásicos, que aparecen en la literatura,
y aprende Grecia los modelos de los sistemas que están modelado
cuando dicen en una ley de controles
Camba, entonces sabemos que para este es un diagrama clásico
del esquema de las cosas y para difundir un controlador,
lo que sabemos es que necesitamos un modelo preciso del sistema.
Estas nuevas trabas o nuestro punto de partida,
siempre cómo pelee más este modelo del pma uno puede utilizar.
Por ejemplo, un sistema mecánico;
uno utiliza la adecuación de la gran energía cinética
menos potencial del sistema,
aunque en la adecuación al segundo orden,
pero lo que pasa es que esto es muy determinista
no estamos considerando la influencia externa que hay en el sistema,
por eso estoy interesado en construir métodos basados en datos
para rediseñar,
estableces de control y y por la pma haciendo el uso de los datos;
por ejemplo, o trabajamos con un manipulador robótico Zarauz blando,
no queremos hacer una una tarea de agarrar un punto?
Por ejemplo, los frutos son muy diversos.
No icia aplicamos una ley de control que hace mucha fuerza
sobre los dedos?
Podemos saber fruto?
Ahí hay.
Hay incertidumbres que no conocemos en el sistema
y que nos gustaría modelar.
Otro ejemplo es la operación admitida.
No podemos tener una operación con un brazo robótico
o utilizando un brazo robótico,
pero hay un médico por detrás que agarre el brazo robótico
para dirigirlo,
y ahí hay una fuerza que nos estamos contemplando nuestro sistema
o los drones que usa aquí co?
Aquí por ejemplo, no que viene un viento y no se va?
Le puedo hacer caer el dron no.
Entonces, ahí hay otra incertidumbre
que nos estamos contemplando al control,
lo que pasa también con los modelos paramétricos
como la adecuación a la edad,
que consume mucho tiempo o a veces modelarlo ozono,
no posible.
Estos modelos dependen de unos parámetro no,
y ese número de parámetros tan limitado lo que hace que hoy
en día es que están nuevas técnicas de control,
utilizando datos que son los que cesa,
mandata deliberar cauces para rediseñar las mesas de control,
por ejemplo, la gente hoy en día usa mucho raíz neuronales,
no para aprender incertidumbre, o sea que quiero aprender del tema,
pero lo que tiene la naturaleza, al menos para mí
es que es como una caja negra.
Soledad, datos, y cuando haya un resultado no hay matemáticas,
o mi formación es matemático?
No?
Entonces necesito ver dónde están las matemáticas
para poder mejorarla y poder dicen,
y a mí me ingleses, de control de una manera que sé
que son segura para para el sistema,
con lo cual aquí aparece lo de esos somos pérdida de garantías,
de seguridad, garantías de seguridad para mí
significa cómo cuantificar la incertidumbre del sistema fijo.
Tengo una manera probabilística de cuantificar esa incertidumbre
del sistema y dar una, una probabilidad con lo que ocurre,
la acción de control que quiero diseñar, por ejemplo,
que sea para un sector y tracking, puedo decir que me sistema seguro,
con lo cual existe una necesidad de construir todos al buenismo
de control, a los datos que sean seguros
para el sistema, voz modelos de aprendizaje
hay varios toda, kapu un gráfico, un cuatro donde estoy midiendo
como los modelos pueden cuantificar.
La incertidumbre y zonas expresivos es significa que se adapta
con la cantidad de datos que tengo no tenemos los modelos paramétrico,
que no nos dan cuantificación de la incertidumbre,
como un poco expresivo.
La red neuronales de zonas perciba,
pero no alojaban, una cuantificación de la incertidumbre zal.
Hubo unas que cesaban basf, al neural hervor
reinaugurar una exposición a esa podrían no sea que tengan
la cabeza para trabajar.
Eso podría da cuantificación de la incertidumbre,
los modelos paramétricos marciano,
que dan una cuantificación de incertidumbre muy buena,
pero no hacen expresivos, y aquí están los que voy
a introducirles hoy que salen los textos dauzkana
que utilizan el conocimiento previo del sistema.
Son, no paramétrico
y nos dan una cuantificación de la incertidumbre del sistema.
Buena este es el diagrama que voy a utilizar.
No tenemos un sistema,
el conocimiento previo de nuestro sistema.
Medimos o obtenemos datos del sistema a aplicar, por ejemplo,
la ley de control estándar, no la nominal del sistema
a partir de.
Sostengo dato que con mi conocimiento previo
y los datos, puedo concluir, modelo basado en dato
y ese modelo en Bazán, datos para dar predicciones,
para diseñar mi controlado entonces hablaré un poco de los beneficios;
o sea, vine hablando un poco de los beneficios de modelos
basados en datos, especificaré más que nada,
lo que fue un proceso de regresión dauzkana,
como es el entrenamiento, el entrenamiento,
usando conocimiento previo del sistema y luego dicen.
Control basado.
Mi modelo estaba basado en datos.
La idea es la siguiente.
El modelo basado en datos aplica el tema.
Sorprendo, no ni sistema.
Tema con incertidumbre.
Ese aprendizaje es el modelo bajado en plazo extraoficial.
Bien, con ese modelo basado en profesor
desahuciaban sobre la diseñar mi controlado.
El diagrama del comienzo y la idea como acaban en el gráfico anterior,
es diseñar este modelo basado en datos que me tema
para diseñar el controlador, dando garantías de estabilidad.
También quiere que con el plato se pueda también
decir algo de la estabilidad del sistema.
Para darles seguridad voy a comparecer con cierta probabilidad
y transitoriedad iniciada o a mi punto decía.
Conecto de garantías, estabilidad o garantías de seguridad.
Lo que me refiero es lo siguiente.
Que no voy a hacer hincapié en la charla de hoy,
pero me comenta un poco qué es, es pero básicamente no solo
hablo de efectiva garantizó garantías de seguridad lo estoy diciendo.
El controlador, que dicen ya con datos ahora garantiza
que yo tengo un error de tracking por mi acción de control.
Quiero aparcar una trayectoria.
Decía.
No si sé os pijo un unas normas de tracking.
Entonces la ley de control
que voy a diseñar garantiza el salud del fracking,
está acotado en probabilidad y combate exponencialmente.
La convergencia exponencial lo que he tenido la rapidez
un poco en el proceso.
No estoy acá no perder tracking diciendo la probabilidad
de que el error de tráfico acotado por algo potencial
más pelo igual a un delta está en tres ahora
este estas contra las r cómodo r
y este esto depende básicamente de la norma de mi control
es una constante que me dependerá control en el espacio particular
que comentaré muy brevemente.
Al lado de la charla, que es lo que se llama espacio de Gilbert,
con Dios reproductor.
Los datos, cuanto más datos, mi sistema,
más rápidas a convergencia, vale.
Usar el método converge más rápido.
Cuanto más datos crema esto está bien explicado en este artículo de sede.
Excede del 2000 veintidos, con tomas de mi colaborador
en esta temática de control.
Bajaban dato, como han Pérez moral y sus papas.
Bueno, con esto es lo que me refiero a garantías de seguridad.
Entonces y volvemos a Celia inicial,
la idea es construir un modelo basado en datos,
que hubo un modelo basado en datos, utilizándolas, eligiendo ahuciar,
donde utilizó también conocimiento previo del sistema
y entonces mi modelo, basado en datos y las predicciones que puedan tener.
En esto me dicen el.
El controlador que converja exponencialmente a mí tráfico.
Ya decía o asintóticamente entender
el problema que tengo poder controlador,
con la convergencia, que eso quiera.
Entonces hablemos un poco de procesos refugiada,
que es un proceso de anciana.
Hace el objetivo ahora entonces para introducir eso
me comentando es un poco, son modelos paramétricas.
Nosotros tenemos un conjunto de datos si podemos ajustar esos datos,
encontrar una función
aunque que se aproxime viene de datos.
Tenemos un modelo lineales,
lo donde aparecen un conjunto de parámetros mal,
que hay el constante del modelo lineal.
Puedo aproximar estos datos, por ejemplo, una función cuadrática,
nada más que decir con una función cuadrática.
Ahora tengo un parámetro más para estimar,
no a veis el o-poli nominales,
no haya llamado sin más parámetros para encima,
con lo cual el número de de parámetros que están
pico quemar cambia mediante el tipo de modelo
que quiera.
No es un número fijo de parámetros, pero generalmente modelos complejo,
como vimos en una en la cirugía.
Pida, por ejemplo,
si no tiene un número finito de parámetros de eso,
por eso circulan los modelos basados en datos,
no que eso cala,
no se adaptan con el número de datos; podemos ver
cómo como la la funciona próxima va cambiando,
no en cada, en cada punto de estimación
que tengo.
Tengo una, una curva de Luciana
que la; la idea por detrás,
que va a hablar de un proceso de luciano,
y cuando voy agregando más datos, por ejemplo, de dos o 3,
esa aproximación va mejorando.
No vamos a hacer adaptando las memorias de datoz.
Depende de un conjunto de datos.
Obviamente, la complejidad del modelo no está limitada,
sea el modelo aprende;
con más datos.
Se conducía gas, Roma aprendo mejor.
Son flexible, pero a veces tenemos una parte de interpretabilidad
porque es como una caja negra.
Como decía al principio,
no digamos de una red neuronal más que la función de pérdidas
que quiero evaluar, como la red no cede,
donde más girar,
para saber si lo que estoy diseñando como controlador realmente salubre
le da seguridad al sistema o no.
Por eso me me metía estudiar método de estadística,
ofrecía una parada de interpretación probabilística,
y de ahí surgen los modelos de reelección negociados.
Un proceso de dauzkana básicamente
lo que hace es entender el concepto de distribución anciana
a una colección infinitamente variable.
Celia vale.
Esta expedición nos va a permitir pensar un proceso opcional
como una distribución sobre funciona, preseleccionados,
por definiciones, una distribución sobre un espacio de funciones.
Entonces, de ahí ya no solo puedo pensar en variables carreteras,
debo pensar en funciones,
y, en general, lo que vive cada vez es para mí;
es como una deducción sobre una probabilidad
de funciona para la definición, no es un proceso judicial.
Ojalá.
La distribución de aducían a un espacio de funciona
esa distribución dauzkana.
El espacio funciona, se obtiene a través de la media,
y la cobardía danza denota la media y cada cobardía alza,
y a sí y si para el son valore dominio
o no, es un valor del dominio, planificando;
todos los posibles parecen el dominio.
Me decía la función de Madrid, Cicae.
La función de covarianzas, lo que voy a contar cómo fue;
utiliza un brazo luciano realmente no;
y cómo?
Cómo aprendo, como el entrenamiento anunciado
si uno quiere entrar más en de clase más matemático.
Quizá esta herramienta recomienda el libro de Raymond
en que podemos aprender
y no nos han procesado alma asimilable
o el libro de visado, los mandatos,
referencia estándar que utiliza la gente de control automático.
Cuando se mueven el mundo,
más singularmente las dos referencias iniciales,
la palabra un placer de Luciano,
y es una colección de variables aleatoria,
donde cada número, finitos, desespañoliza alimentaria,
sino la distribución negociada.
Es decir, para cada input tengo como una distribución negociada.
Y poco más adopciones hubiera dado con la norma del concierto
para varianza,
para entender bien López, un proceso de Luciano,
lo que lo que uno tiene que hacer es entender
lo que se denomina fichas países,
básicamente la idea a en este diagrama.
Cómo movernos centro, un espacio a lo que se llama fichas espais,
utilizando lo que se llama carnet,
que básicamente es utilizar una función donde, por ejemplo,
mira lo que significa la punto blanco y negro, no lo puedo hacer;
con un modelo de reelección lineal, no separar o una función lineal
o un blanco financiero, pero utilizar una función que me entra,
forme toda esa información como un espacio de dimensión mayor
donde puede utilizar reelección lineal.
Entonces como mi punto por la espera,
y ahí sí pudo utilizar la dirección línea,
esa es la idea que está por.
Detrás de cómo se construye un proceso desahuciado
lo que hace el ordenador.
Hoy en día utilizamos evolucionado.
Un código en país donde línia prácticamente vale esta función,
que transforma de un espacio de dimensión menor a uno más sor.
Para hacer la red es lineal, se llama hechos mal,
y lo bueno de la función es que son las.
Necesito saben explícita muchos de construcción,
utilizando el núcleo yo, que definen la cou varianza utilizado;
espero pliego 1.
Tiene que fijar un núcleo, evoluciona.
Ahora voy a ir Mazar.
Eso un con ese núcleo no puedo definir a esa función prácticamente.
Con lo cual, para entender cómo funciona un jefe,
por detrás del ordenador uno tiene que decidir cada función,
pero esta función que a partir del plan,
con lo cual la parte esencial donde donde hay,
para trabajar en la elección, del de cambiar,
en teoría de control, el cambio del que se utiliza andar, ponencias,
cuadrática o que tiene precio, aquí no tiene la magnífico valía
aquella voy a notar un cuela que se define con mi función
de carmen, en mi centrada en parámetros.
Explicar lo que me define la no
es una función de covarianzas cambiar la literatura,
en este caso el exponencial del cuadro
Ártico en ciertos parámetros a Sigma
que dependen del sabiendo distintos parámetros
por distintos carnales que utilice.
Por ejemplo, acaba el parámetro a.
Es lo que se denomina.
Venga, varias, nace hace como se traduce en el nunca pesan,
al varianza final.
Creo que termina.
La distancia promedio.
Entre los datos que tengo y la media,
pues tengo otras constantes que significan otras cosas,
dependiendo el problema que tenga hoy a definir.
Voy usar un canal distinto
y voy a tener que fijaban realmente la fiscal,
luego vamos a optimizar estos parámetros,
que son lo que se llaman, y per parámetros entonces,
para definir un escape, grado, San proceso necesite un carné
y ese Carmen el me involucra parámetros también
que voy a tener que optimizar, dependiendo del problema que tenga.
La cico empezó a utilizar en teoría, de control.
También se utiliza uno que se llama marca carnet,
que es mucho más complicado,
pero la experiencia que tengo son la práctica con robots real
es que no hicieran nada, utilizar una o en otro lo que tiene.
Bueno explicar por qué se utiliza tanto como el material que satisfacen
una propiedad que te denominan kernel universales aunque universales,
un carnet de universal significa que se conoce.
Con ese núcleo cambian.
Puedo aproximar cualquier función continua en un compacto,
por eso no nos interesa el control.
Utilizaré porque con ahítos este tipo de defunción de covarianzas
voy a poder aproximar cualquier función continua
de incertidumbre.
Voy a asumir que va a hacer una función continua
a fin de cuenta.
Hace.
No voy a explicarme aproximar esa.
Esa función.
Bueno, entonces estaremos un poco que, que crea un proceso Luciano,
algo que con dato aprendo una función que hay más datos
donde utilizados, magnífico varianza del sistema,
y esas, como la la clave ahora quiero aprender con esos datos.
Como entreno el modelo, no; como fue el conocimiento previo
para hacer un entrenamiento, la zona norte enfocamos sacar el principio
y ahora hacer el training que mezcla la y los huevos
no cuadrados de máquina; entonces para el training,
lo que utiliza es estadística o asepsia,
utiliza el problema de bases de probabilidad condicional.
Entonces yo parte de una distribución a priori
y con datos del sistema de conocimiento,
previo actualizó esa distribución a priori;
y conclusión.
La distribución a posteriori, que va a salir de adopción anual,
no?
Entonces comento un poco a mí para para construir esa distribución
a posteriori lo que uso es el drama de base,
probabilidades en cualquier curso de probabilidad no acabe.
Me denota el modelo del conjunto de datos
y quita denota la información previa,
el modelo.
Entonces, lo que nos dicen el tema de,
abastece que la distribución a posteriori,
que es la probabilidad del modelo, dado los datos,
los parámetros es como la distribución de beneficios
o la función de verosimilitud de los datos,
dado el modelo, parámetros por la distribución
asociada al modelo.
Los datos dado, daba la información previa entonces,
el quema de Bages es como la parte crucial,
es la parte probabilística,
la parte matemática que hay por detrás de todo el entrenamiento,
cuando utilizamos traducida como es entrenamiento,
yo parto de un espacio de funciona,
que tengo un dato y la conciliación aproximando este dato.
Cuanto más datos tengo, mes con aproximo en cada dato,
lo que tengo en la aproximación del dato,
lo que tenemos.
Una distribución aducida, no sé un modelo final,
la función que aproxima
o con el océano donde las líneas rojas representa la media
y la banda grises CM intervalo confidencia,
la varianza poco, no.
Lo bueno es que la distribución a posteriori es de nuevo opción,
y puedo integrar el proceso de contagiosa izquierda
por qué utilizó esta técnica de movilidad de comentarlo antes?
Porque no los núcleos ancianos, podemos generar aprendizaje online.
Eso significa que ciso el viéndome café y.
Tengo un dron volando, incertidumbre.
Quiero aprender y viendo cambia Xuvia.
Poder reconfigurar mi ley de control
con lo aprendido o puerta a una red neuronal,
no debo entrenar el tema para dar que funciona y no funciona.
No volver a poner datos en el sistema de control.
En ese sentido esto es mucho más beneficioso
que las redes neuronales
porque puedo aprender online en ningún proceso.
Gracias a las propiedades
que tienen la la funciona como haría dónde, cómo se hace el braille
o una parte de un conjunto de datos de entrada y salida es a mí
mi conjunto de entrenamiento y tengo un un impuesto.
Es un valor que donde quiero probar
que es lo que sucede no parece imputar.
Voy a tener una predicción, mi función, la profesional,
en ese input y básicamente lo que se hace para aprender a esa es
utilizar la medida y la varianza condicionada,
o sea, lo único que hace el entrenamiento
es utilizar esta fórmula de a mí por detrás de entrenamiento.
Yo lo único valle está explicar en plazo estas formuli fórmula ica,
donde la mayoría cada en negrita.
En no dramatice la función de camas, su cúpula
en la matriz de gran elegido aquí en términos de la alianza,
y creo que no volvió nada más, que me parece en la definición
a para el tren, lo que se hace;
el ordenador lo usa Faneca por Mónica de media y varianza condicionada,
que es cómo actualizó los datos con información previa.
Entonces, como les contaba antes, es crucial el camino,
no paguen, aquietan por Mónica, no involucran al cambio
en la matriz eco varianza exclusión determinare
como comentaba antes el canal básicamente las propiedades el modelo
el la función de coherencia, junto con los parámetros,
se definen como grado de libertad para el procedimiento.
Regresión voy haciendo aquí por detrás de la dirección.
Vale.
Sea una cosa, es el profesor Luciano
como se construye y no y regresión preparado Training,
es donde utiliza la la dirección.
Lo que defina el canal, lo que tengo que hacer,
optimizar Luis, Interparlamentarios,
dependiendo el problema que tenga a cómo voy a comentar más adelante
en la experimentación real, es lo que hará mano,
ejerce una acción, probar tus robot, volver a aplicar,
a acomodarlo mejor si, pero por detrás de esa iniciación
lo que hay es bueno por detrás de esa elección de Interparlamentarios
que hay es un proceso de optimización,
quiera minimizar una función, que es la global y marginal negativo
de la función de verosimilitud.
Es una función que nos convenza no la función convexa,
con lo cual no puedo garantizar la existencia de un mínimo global.
No voy a tener varios mínimo locales y, dependiendo el problema
que tenga que decidir cuál es el mínimo que voy a a mirar.
Ninguna gracias una vez dado dado el entrenamiento, el tema
de cómo construir, se la contrato, hay alguna pregunta al momento
antes de pasar la parte de ingeniería de control claro
para el último entonces para el diseño de control
depende del sistema, trabajando en el, de un dron
y que un robo cuádruple o un robot Bill.
Pero un vehículo de la superficie profesional charla
me voy a centrar en el sistema.
Robótico que trabajoso sí
que son los drones van a y a hablar más de ahora; control
basado en datos para drones vale.
Entonces estaremos con muy bien rotores.
Se pueden hacer muchas tareas en el día de hoy;
no podemos tener asistencia en hospitales
a o o en zonas en zonas aisladas; vamos con un dron a Medicina
o hemos inspeccionar Torre,
voluntad que hoy en día se utiliza mucho
y en el centro de automática y robótica
sobre todo drones para hacer agricultura de precisión,
para apagar incendios lo Amazon tiene, tiene drones,
también le transportan material nao tan hoy en día en dos lados
y seguirán surgiendo en más aplicaciones.
Bueno, entonces estos drones lo que tienen también
es que son vehículos fracturado, son totalmente actuado,
es decir, totalmente actuado es
cuando la cantidad de controles es igual,
la cantidad de grados de libertad del sistema in fracturado o fuga,
actuado cuando la cantidad de control, el afán menor
que la cantidad de grado de libertad de mi sistema.
Eso hace más más complejo.
El ingeniero de control no mucho más fácil
y tenía una ley de control feedback control
por un sistema totalmente actuado para un lado in fracturado,
no el sistema interactuado.
El bronce se modela en fase de configuración.
Qué matemáticamente lo un grupo de ley que es el grupo, el y ese 13
de rotaciones y traslaciones en el espacio?
qué hizo homófobas como en el cio tres
poner retrets vale Ezkio 13 del grupo ortogonal
el espacio de apropiaciones y cuando jamás.
Entonces, para mí vehículo, peba derrotarla.
La posición del Centro de marzo del sistema
es un método.
La actitud del sistema es una matriz de rotación.
Emocionales, vale, o me daba a hacer la biología angular
del sistema, que es un elemento de entre la maza del vehículo
otra vez el momento de inercia,
y el espacio del vehículo es que nada más tres retrets
por referir el espacio de Estado del sistema
es lo que determine posiciones y velocidades a en ese espacio.
Este fino acá.
Las coordenadas que tengo son para la posición r
-IP denotando notaciones del dron y la posición del centro de Maza,
y tengo la las velocidades
no a una velocidad.
Volia angular y una velocidad lineal son los elementos de mi espacio
fases.
La la dinámica del sistema fe viene dada por estas situaciones.
Uno que tengo aquí me voy a no voy a comentar
el significado biométrico, pero hay toda una geometría muy rica,
por detrás que estuviéramos en el área de mecánica, geométrica,
la dinámica del dron actuado con un dolor retrets,
y una fuerza de control humanas, básicamente lo controlado en el dron
Japón rol visillo o sea la la orientaciones
y subida y bajada no tengo un control aquí en la parte de posición
porque aquí en la parte de la ecuación
de las naciones lineales y un dolor que en la ecuación
de la aceleración angula donde me aparezcan, hacer pez
está funcionando, no, que son la parte que yo no conozco existen
no tengo una parte que conozco y una parte conocida
en lo que hubiera querido aprenda el tema,
a aquí también estoy utilizando aquí la ecuación más representa
la Cinemática del tema.
No la repunte igual a una ecuación matricial,
no errege una matriz entonces lo multiplico por meva,
les dauden poner el sombrero, y ese sombrero
significa es que tengo una asignación entre un vector de retrets,
y una matriz anti simétrica hacen una una,
la multiplicación de matrices bien sea estable,
o sea que se acorde con la geometría.
La dinámica del sistema utiliza esta esta representación,
que como asignó una matriz antiquísima
implicada un vector vale, está funcionando
y encima me da fe que banda la este, va de red Saiz.
Retrets, la f, toma posiciones y velocidades lineales,
y la de omega toma.
Todo posiciones.
Rotación, opción del centro de Maza,
rotación, velocidad angular y velocidad lineal
va dar.
Retrets, tazón, 12 ecuaciones en retrets vale;
son las visitas, dinamicen;
vais a la dinámica que no está modelado y quiero quiero modelar
y voy a asumir, no dado este.
Este elemento aquí lo puedo medir, vale?
.
Entonces, para para controlar vehículo interactuado hay
varias técnicas de control
la utilizamos nosotros en este artículo de Alcaraz.
Es un procedimiento, el ciclo de controles;
una baste pin, que es como un procedimiento interactivo
de construcción, de la ley de control.
En lo que yo quiero hacer es hacer que el sistema converja
a una trayectoria de fiada, Docomomo, rd Pedre,
tiene una una orientación de fiada y una posición decía la parte negro,
el diagrama de control de la arquitectura de control.
Lo que yo conozco tengo datos, tengo tengo algún conocimiento
conocida?
Tengo el conocimiento de la dinámica o no o el método de control,
y la parte en rojo es lo que utilizó eso
para el, para, para el aprendizaje en construir un conjunto de dato.
Un dato hacer que utilizan no da lo que puede ser una red neuronal
o un extraoficial amigas o hacer un rozo.
Ulpiano inconexo, crear estimaciones o predicciones de la de las pistas;
balance de la función; actividad profesional,
y con eso podría generar mix de control.
Básicamente lo en la última parte de la charla
no lo puse en la primera.
La ley de control
Bazán, datos sean muy simples, agarran uno tiene la literatura
muchas veces de control, no para un brazo robótico,
para drones cuando sea parece control,
fracasamos nominal, al mix,
cuando la nómina de la literatura, cómo se modifica,
la ley de control con los datos para que me converja,
algo asintóticamente o potencialmente estables, muy simple,
arreglo nominal, y redactar la medida
de las predicciones para todas las listas de control
basados en datos utilizando puestos de ancianos, fan iguales,
cada uno va construyendo un país dependiendo de la aplicación,
la receta de conocer realmente lo que el resultado final solo conoce
como va a tener que el control, mi nominal, menos.
La media de las provincias siempre es la misma apreciaron,
lo que pasa que parece cazo, de vehículos implantado utilizando.
Baste pin.
No la puse porque era muy complicada la ley de control nominal,
era gigante que ocupaba una diapositiva,
pero se les comentó que es hacia el procedimiento.
Bueno, para el aprendizaje,
lo que uno hace nosotros queremos aprender,
está funcionando, que omega lo que hace,
construirse un conjunto de datos para el aprendizaje,
la dinámica conocida y la emoción cierta
consideraba un oráculo o una renombrada,
o sea un proceso que predice esos valores.
Dado un Estado parece, para concluir este oráculo,
vas a esa predicción.
No construimos un conjunto de datos y ese conjunto de datos
esta tiene las las variables del espacio Estado.
Sanidad.
Puede cambiar con el tiempo.
Se puedo utilizar un conjunto de dato de de equis cantidad de datos,
correr el esquema conejo, dar más datos
y hacer al proceso iterativo, recolectando más datos
y mejorando el sistema.
Por eso es que el conjunto de datos depende de una función.
En aquí la salida de del sistema es la dinámica,
no lo voy haciendo.
Básicamente esa ecuaciones y dejarla de fe, la salida del tema,
y lo que les decía es el conjunto de datos,
puede también sobre el tiempo tal que cuando añada
más más datos de entrenamiento.
El sistema mejore, comenzada adición de datos de entrenamiento,
y este entrenamiento online utilizar,
gracias a que utilizó funcionase como varianza.
Luego la hipótesis, que la hipótesis
no que tengo que poner para el ingeniero mix de control
para el dron son el número de datos del número de conjunto
de dato finito, están existen.
Existen contables, clichés contables,
como se dice sano, no cambios cambios,
funcione sobre el tiempo, pero termino.
En un momento determinado hay un tiempo, temas
Ucla donde dejó de recolectar datos la función de Canadenca se selecciona
de manera tal que tengan una norma acotada lo espacio
Topo lógico general que se llama espacio de libertad no productor
que asociado a lo que se llama espacio de Gil Bargueño
en análisis funcional, está funcionando en acotada espacio
qué lugar o cuando hubiera reproductor.
Esto puede sonar paradójico,
no porque la función es fe y que me dan las cosas
cuantas como poco particular, norma, no.
Entonces paso decisivo arteko apareciendo,
no pio y tenemos núcleos que son universales
que puede aproximar cualquier función en en un compacto cuya función
con quien comparte, con lo cual no he movido cabeza.
Dope, directo porque sé que 100 hizo una escuela exponencial,
carnal tengo esta propiedad por ejemplo,
y la otra hipótesis me consideraba un oráculo;
o sea un proyecto con las predicciones la deja en el,
depende del conjunto de datos, esté evaluando,
es una función FEdon y dejar omega ene. No,
la estimación del primera pasó en el conjunto de datos
en con que se ha continuado;
me va a fe lo que necesito esas estimaciones
entre la función que tiene aprender y lo que tengo aquí;
los datos que tengo para mis estimaciones iniciales
acotado en probabilidad esa es la la otra hipótesis que uso
en un compacto compactadas, crucial.
Luego lo que está con estas hipótesis
uno puede estar glosarlo de modelo error
lema básicamente te dicen cuán bueno tu modelo es una cuota probabilística
que te dice con, bueno, tu modelo no, con respecto a la media media.
Comparando la media de las predicciones al conjunto de dato,
con la función original que quieran, no, y entonces entonces crucial,
el error de Martínez to no se pueden diseñar las mesas de control,
aquí aparecen a una constante beta, un vector de cajas,
un vector de red, está constante de una presión analítica.
Qué hubo complicada, leal, al final precio de venta depende
de unas constante, que se llamaban Maximum informáis online,
al final de cuenta general.
Termina utilizando algoritmo optimización para encontrar el cepa,
pero bueno bajos está bajo la hipótesis que tenía,
utilizando este modelo es que el lema de error del modelo
voy genial una ley de control despedir más además
Pepín para aparcar una transitoriedad decía exponencialmente.
La ley de control es la que le dije al perderla nominal,
menos la medida de las predicciones para el análisis,
la estabilidad.
Voy a tener que utilizar esperándonos lemas todo.
Hacer.
Cio selecto.
Mi enmienda dice.
Había funcionado y acuñado con todo acotar la deriva temporal
de la función del depurado.
Voy a tener que utilizar este lema para diseñarla la ley de control.
Entonces, vamos a ver algunos ejemplos
de cómo se aplica esto.
Primer ejemplo son ejemplo numérico
hacen dos ejemplos numéricos con drones con cierta constante
que le pongan incite mágicas posiciones iniciales
que le pongo no aparecen en la diapositiva.
Creo que todo queda grabado no quiero hablar de vuelo
lo voy a hacer con las referencias que pugen proceso
en la primera formulación del gran mandato climático,
obteniendo una base de datos pública,
y esa es la dinámica del conocida que voy a hacer vale, vale,
utilice la escuelas, ponerse cambian;
acá esto de donde hay cojo los datos son los datos de mi sistema climático
y esta es la trayectoria que voy a querer aparcar
a la que quiero hacer.
El fracking no trayectoria voy a asumir
que no tengo información previa, es decir, no tengo las estimaciones,
son 0, con lo cual para construir el conjunto de datos
se puede hacer una estimación a es correr el controlador original
no va a converger porque tienen licitar voz,
pero conozco pudo ir generando dato centralizaría para el sistema.
Voy cantidades en que aparece en co con ruidosa
tiene que haber llegar medidas con distribución ciudadanas,
pero siendo el esquema técnico del conjunto de datos
este caso concediste de 150 datos de entrenamiento,
y aunque me pongo aquí creo utilice ponencia el karma en la simulación
de el error de tracking, no marca cero
utilizando datos y si no utiliza los datos no me comarca 0.
Vale?
Entonces el comportamiento de la función de la vacuna,
la función de la ponencia es creciente
y converge a un conjunto cercano a 0.
Vale?
Y eso esa propiedad lo tengo una manera teórica
del teorema que esa rosa.
Para diseñarlo de control, vale.
Las estimaciones de las fuerzas desconocidas vale.
Luego, en el otro ejemplo,
en lugar de tomar dato de un avance publica, conocidas,
en pinta y la voy a creer aproxima, no utiliza una anomalía de control,
construís un conjunto de datos con el tramo datos cada cero punto;
un segundo que terminamos de concluir dando voz a los voces; segundo,
no para conocer los conjuntos de datos.
Obtenemos como resultado a verter este diagrama
lo que tengo es la obtención de los datos.
La, la deseada con la dictar más que tengo, no la actual actualice.
Va con el listado más que tengo no la decía la perdón
y los datos de entrenamiento recolecta vale entonces
cómo va creciendo la función del y apuntado si lo pico
no lo salto, porque que actualizando el conjunto de dato la Ley de control
además en todas las leyes de control tienen ganancia no gais,
no que los pudimos.
Si queremos mejorar y transformar el control opaco,
si tú los la las ganancias,
podemos facturar y control y hacer que el sistema nos aseguró
no telegráfico,
se ve que las ganancias van decreciendo
a medida que hubiera un mal dato.
También necesito incrementar ganancia tampoco miles de control.
Tras una simulación del la próxima,
la que quiero aparcar, no, no con esta estimulación
para darles que será mejor, hace cuál es el de voces, que es.
Gracias.
Te suena simulaciones en vídeo de la simulación de el viendo
que tengo y cómo voy rediseñando la ley de control,
con los datos que tengo del viento para que converja
en este caso potencialmente estable a a mí intrasectoriales
fiada venga al principio hay discrepancia no hay amor
pero me diga que el proceso de pensamiento más datos
voy mejorando a leer vale?
.
Control como muy del tiempo.
10 minutos nada más o bueno.
La segunda parte estaba basada en paja.
Cuando un rotor Zana, rompia,
el dron no a los langileen pasas acabemos vehículos
que están destrozados pasa un rotor casado y dice
pero son no déjenme mostrarles vídeos donde esto pasa en la vida real.
Rápidamente.
Por ejemplo, una me gusta mucho a mí es este.
Aunque no, no me cabe en la cabeza.
El dolor no porque le pasó un rotor.
Esta paz legal, jota e ir a queriendo mejorar sus sistemas
está pasando.
Esto por ejemplo, este es una manifestación de su fondo
nombre de jota ahí sí; una manifestación en Australia,
en un momento deja de funcionar un ratón.
Claro.
No maldonado ya,
pero pero no se deci, la empresa no estaba haciendo el reportaje,
la manifestación tuvo una denuncia por esto entonces era conocerá
o hacen una parcela charla por el tiempo.
También una de las cosas que me interesa mucho,
porque he estudiado esto ahora con los drones estoy trabajando
en un proyecto de monetario ambiental.
especies una especie de inicial en Argentina
que se una, las ambas en un parque nacional
que se dedica a su preservación.
Los hacemos, utilizamos algoritmo de Inteligencia,
Artificial para detectar los venados y hacen un centro poblacional
de eso.
Utilizamos drones para hacer esos centros,
no que paz un dron de los.
Cruzamos explotar la batería,
no podemos cargar el parque nacional.
Podemos generar un incendio en un parque nacional,
con lo cual por eso me interesa el control tolerante
Afasaf para las plazas hay mucha pueden zapatazo mano software
pasa en las batería o en los motores de las élites
que esto es donde me me empecé.
hizo no donde trabajo eso
estos son los drones que utilizamos para hacer control intolerancias.
Pasa son extractores, tienen seis rotores,
porque, para lograr un control tan eran capaces
para que el sistema sea capaz
de hacer un dron necesito como mínimo rotores uno de cuatro
se le rompe un rotor las tres ventajas con Saiz,
lo que se hace.
No voy a ir a los de taxes y a contra un poco
de control de relevancia fácil.
Pero lo que se hace cuando se rompe uno de los rotores,
se reconfigura hacer, rotor os hace
Hassana potencia la, la, la fuerza, los otros motores.
Si uno de esos motores se reconfigura en orientación,
y así lo veraz estabilizar tu sistema,
vale ahora donde entra el magín en todo esto.
Me va a pasar a bajar.
Bueno.
Entra lo siguiente.
Cuando se rompe un rotor, en un dron tengo varios aspectos
que eso no puedo medir.
Efectos dinámicos, por ejemplo, que no puedo medir.
Entonces para mí onar, esas luces de control que se utilizan
en control del antifaz son.
Son útiles al día de hoy para mejorar la rapidez?
Esa reporta aprendemos, con causan paráfrasis esencial.
Esa incertidumbre aparece cuando se rompe un ratón
y la reincorporamos de control vale.
Para estabilizar el sistema hay trabajos relacionados,
lo que se hizo, un rasgo reciente, de ahí el 20, 21,
pero lo que hicieron, para estudiar cómo aprender es incertidumbre.
Construyeron un túnel, debiendo,
no tengo la la financiación para construir en el un túnel,
debían un toque, buscar otra, otros motivos,
otras otras estrategia, como utilizar técnica.
Además inundándonos igual,
un túnel de viento para enderezar vale,
lo que no hacen esto, artículo y tampoco dudoso,
es determinar de dónde viene.
Incertidumbre, para mí toda la incertidumbre
está en una sola función, no toma una discrepancia, no divido;
de esto viene un afectado dinámico
esto viene porque modifique la posición del haz hélices etcétera
11 la técnica es la misma déjeme mostrarle para finalizar
como es la ley de control fácil lo dije para posiciones
no para rotaciones, la hipótesis o las mismas
poniendo en radio para el tiempo para el ingeniero controlador
lo utilizamos cazo, o lo que hacemos primero vez
para formar mi sistema in fracturado a 1,
totalmente actuado con controles virtuales y aplique
una técnica de estabilización para su quema totalmente actuado vale
Entonces lo primero que hago para evaluar y esa ley de control
para los demás totalmente actuado,
lo que en una tarea de tracking estudian es en el error de tracking
la evolución del órgano de tracking, el equilibrio de mi sistema dinámico
con respecto al error de tracto.
No hay, parece monstruoso funciona, sería 1,
como la derivada de, etc. Funciona, y le apunté,
como antes me dependen del conjunto de datos vale, estaba muy bueno
y puedo garantizar únicamente que puedo construir una ley de control
que utilizando los datos que converja en este caso en posiciones,
resultados del país, funciones y orientaciones,
pero nada más como orientaciones,
posición que converja exponencialmente;
establezca esa trayectoria.
Decía.
La ley de control del precio n,
que no es nada más que la ley de controles.
Aznar de la literatura, este mercado también vamos más en esta parte
de la Ley de control nominal
y lo claro nada más lejos.
Esto en la medida de las predicciones,
todas de control, utilizando este método tan igual,
es la nominal medir menos la media de la proyectada.
Yo tengo una tranquila.
En probabilidad esto está publicado en 2024,
cada año saliera publicación en una transacción con 12
que antes no lo sé y quiero mostrar un poco los resultados experimentales
que hicimos vale?
Este es el utilizamos en dos computadoras de bajo nivel alto
nivel.
La figura del rol, las luces en el laboratorio evaluado,
con la gente que trabajó,
se trabajó con la gente del laboratorio de Inteligencia,
Artificial y robótica de la universidad española,
merece la Argentina.
Eso en su laboratorio.
Construyan situaciones modifican los akats.
Se puede ver que hay un dispositivo si para generar la tolerancia, fase,
para decir, para mezclar rotor en este momento ya otro,
otros rotos acá que es el que modifica la orientación
que para lograr esa estabilización en tolerancia fácil
voy a pasar, entonces tenemos datos, no?
Entonces trabajemos correr un algoritmo, tolerancia faja,
para generar datos.
La paz ocurre a los 35 segundos.
Uno de esto, estos para un problema de cracking
no dice.
Cómo luego pasa el vehículo reconfigura
y puede aparcar establemente es el vídeo de las.
Los experimentos parecen más.
Los datos sí.
En algún momento hay paro, hay, dejó de parar un rotor
y el sistema hacía aparcas tabla.
Vale?
El accidente fue un vídeo en el sector de una curva no.
Hay que dejar funcionar un rol a privada, iberismo,
el protocolo de contacto falsas,
y puedo seguir aparcando la trayectoria.
Decía.
Entonces, qué dice el tratado de la razón,
que no funciona y una vez se ve bien,
que está parada mala.
Entonces.
Esto fue para pato, vale para construir el placer
después ahora para correr el algoritmo del control,
lo que estimo, pues usar esos datos.
Utilizaron una ponencia carnal, utilizamos 500 datos.
Nada más implementamos la Ley de control vale?
Estas son las estimaciones de las fuerzas desconocidas
con el resto de Luciano,
entonces la función enfermedad, y vale como que lo que mi impresión,
evolución aprendió todavía no lo incorporé a la ley de control
vale.
Esta es la función, la función de medida, medidas.
Mi función que quería aproximar hizo el naval, la avanzada,
la banda de varianza que me da la confianza de mi predicción,
vale.
Y ahora se incorporó este conocimiento,
es vital más que aprendiz.
Fe?
Amble de control, y esto son resultados del fracking.
Utilizando la red de control, parapetats y error,
vale.
Pasa a los datos de obtuvimos en rotaciones.
Vale.
Bueno, este centro gráfico,
aunque tiene que ver con pulso with modulares 11,
que se llama ence wdm,
básicamente es la velocidad que tienen los rotores,
no hay gente que va estable.
Hasta que ocurre una pasa botones,
negado, funcionar, va hacer o el analizo,
y los otros lo con las estabilizador vale y para mostrarle,
para finalizar el experimento vigésimo.
Sí claro.
La tarea de otras experiencias también verán gráfico.
Aun cuando aparecen las pasa en el rotor.
Ahí aparece una falsa.
Ahora esto está laborismo de control, tan era capaz a existía,
vale lo que estamos haciendo nosotros una vez más mejorarlo un poco más
para que esa red ezta de de, de la a esa respuesta
contra las bazas -ficha más rápida,
podamos actuar más rápidamente.
Lo estamos desarrollando,
el algoritmo de control de gran aparición,
mejorando un poco más vale y básicamente lo que hacemos
es como dato una broma, control existente lo puedo me ola
porque cuando no utilice datos haciendo cosas y modelos
determinados pico,
pero mi modelo no es tan místico, vale, es un poco la filosofía
y lo que le quería contar.
Luego extendí estos sistemas muy agentes,
sí al trabajo cooperativo entre drones vale y nada gráfico
y trabajando en el contexto de este proyecto de o hay la misma,
pero in voce SOMMa robots para el monitorio medioambiental,
donde el objetivo del proyecto
es otra cosa no tiene que ver con control,
pero dentro de lo que hacemos al efecto la parte de control,
por ejemplo, viene asociado con este tipo de problema de control
del era capaz
como levantaban decembro Cándon, parque nacional,
o genera un incendio y la mala.
Pero bueno, eso todos los decidieron dar.
Muchas gracias, o la ciencia.
Li cualquier pregunta que tengan.
Muchas gracias a una pasaron 10 días.
O hacer una novedad?
Esto se ha hablado.
Hagamos.
Algún tiempo.
Solo ladera alguna, puedo decir,
es más costoso con vocacionalmente, pero puedo parlar todos los datos
han podido hacerlo todo online.
Personalmente, veo ventaja, porque puedo mejorar
el aprendizaje online con respecto a una red neuronal,
a mí me convenció.
Tiene sus ventajas,
aparte de la optimización de parámetros,
lo comenta.
Acá la experimentación de una comparar
y para parámetros a ojo.
Optimizar parámetros, trabajo, correr el sistema
y mejorar esa optimización, dedicar parámetro construyendo,
Beberino, optimización basado en lo que habíamos visto
con el foco que tuvimos, podría decir que es un poco la ventaja,
el tema de la crisis, haciendo los parámetros,
pero comparado otros métodos de aprendizaje que se utilizan hoy
en control a mí entonces el que más me convenció
porque puedo dar resultados teórico,
que sea probar teóricamente que una ley de control con barca
asintótica o exponencialmente; una experiencia de un punto
a un punto.
Decía dos dando un teorema
esa buena red neuronal.
No lo puedo hacer.
Bueno, y cómo entrar.
La fe.
La implementación dónde a no mundo?
Vamos.
El habla del dron tiene dos computadoras.
Lo level a una de las computadoras lo había puesto a buscar además
en una vía positiva.
Lo ucer.
Con la, la computadora de bajo nivel,
que ejecuta los algoritmos.
Actitud detección de paz en identificación y con la otra.
Es hoz.
Esto es lo que más la completan, el caída del completa,
lo que me haces me corre el control de posición y no pasión,
también el que diseño y ejecuta el algoritmo de de Bazán,
pues acucian, sí ahora lo tengo que tomar
un dato que incluso datos de navegación,
y con la computadora de bajo nivel en en actitud,
posición, velocidad, Veloci angular, y esa información está filtrada,
un filtro, esa información filtrada.
Esta dejadez, satisfacer, una de las hipótesis que tenía,
que los datos tan idénticamente distribuidos.
En la práctica vimos que funciona igual.
Estaba esa hipótesis teórica que pongo eso, el principio,
para que todo funcione bien,
de que los datos están idénticamente distribuido.
La práctica, cuando pasan ediciones por un filtro, aparecen,
pero no afecta al gracias.
Y en sus dos Computadores que habla?
En cuanto a la arquitectura donde están localizados,
quiere decir que si hay algún tipo de procesamiento que se realiza
en el dron directamente o es, o sea,
es fuera de la arquitectura no pactado entre de arquitectura
o entre la arquitectura hasta el aula.
La utiliza para lo que lo ha entendido entre más
vale muchas preguntas online encima, fe.
No sé si alguien tiene alguna duda
más la primera o dar las gracias por la la máquina,
esas dame superinteresante.
Tenía una una curiosidad,
ha dicho el sistema tolerancia años está pensa para drones de seis
sepáis rota amas Chevron puedes máster,
eso quiere decir que hay más podéis complicamos,
es decir, si pare no es una acción de emergencia que sería de tenerlo,
pero yo no.
Si había sendos eso, canon sí
y aunque trabajando al mismo tiempo cal dicho de otra manera.
Eso es la tolerancia, hay 2,
es que están enfrentados a terceros posición, sí;
buena seis la no, podría estar uno asociados digo no el otro
el otro el otro estaba hace, sigue funcionando
y que está enfrentado, aunque se sea así y no se hace.
Cuando son eso!
Dársela personalizándolo!
Como ejemplo trabajé con fallos.
Lo que pasa
que por lo que hay por detrás es lo que se llama el problema de,
controlan lo que son ocasión del control.
Pero yo tenía por aquí gráficamente es.
Las denominaré de control y esa ley de control
que envía cada rotor un comando,
no se llaman un su Google y son dignas.
Están numeritos en reserva y uno de que me da la velocidad del rotor.
El problema de control de alegaciones es que si yo tengo mi control
un fe hemos dedicado una y eludo es encontrar eso
vidas dignas que al que esta ecuación te satisfaga
cuando uno de los autores me panza, la contribución que hace Gotor
hasta Madrid me da una columna de ceros.
Entonces trabajar comienza matriz para Zadar luego como un jurar bien
muchas gracias ánimos.
Muchas gracias a mí también me ha gustado mucho la charla
y solo tenía una curiosidad sobre los algoritmos de optimización
que habéis utilizado por qué entendido que el problema
no es complex;
entonces no puedes usar métodos de optimización clásicas;
entonces, solo por curiosidad hay alguno;
ahí te encargas tuvo esa estudiante que es la que me hace
todo el trabajo sucio de código para optimizar
los parámetros que utiliza un túnel básico del país,
de ahí se salvó como algoritmo musicado.
Desarrollábamos, no desarrollamos nada,
utilizamos los padres.
Vale, no era por curiosidad,
pues se utilizaba algún algoritmo específico,
o sea algo rigor.
Genéticos o enjambre,
partículas alguno no vale.
Bueno, asia es que cuando se rigorismo queda
cuando se por su optimización mínimos locales,
hay que detectar en tu problema,
porque que te interesa atender aplicaciones o básicamente.
Bueno, gracias.