Has dominado los fundamentos (Volumen 1). Ahora es hora de llevarlo al siguiente nivel: autonomía inteligente.
Este libro te enseña cómo integrar robótica, visión por computadora e inteligencia artificial en drones reales. Perfecto para ingenieros que quieren especializarse en percepción autónoma.
Capítulo 1 — ROS2 y Arquitectura Robótica
Sistema operativo de facto en robótica profesional
Nodos, tópicos, mensajes — arquitectura descentralizada
Integración Ardupilot + ROS2 (bridge MAVLink)
Nav2: stack de navegación autónoma en 3D
Simulación con Gazebo + SITL
Capítulo 2 — Visión Artificial y Detección de Objetos
OpenCV: procesamiento de imágenes en tiempo real
YOLOv8: detección ultrarrápida (45 FPS en GPU)
Métodos clásicos vs. Deep Learning
Integración con ROS2 (publishers/subscribers de imágenes)
Casos reales: detección de personas, vehículos, puntos de interés
Capítulo 3 — IA en Drones
Edge Computing: procesar en el drone, no en la nube
Línea Jetson (Nano → Orin): elección según latencia y presupuesto
Latencia < 100ms: obligatoria para vuelo autónomo
TensorRT: aceleración 2-3x de modelos NN
Arquitectura completa: Jetson + ROS2 + Ardupilot + visión
Características clave:
✓ 228 páginas densas de contenido aplicado
✓ Código Python/C++ listo para usar
✓ 20+ gráficos y diagramas de flujo
✓ Compatible con hardware: Jetson Nano, Orin NX, RTX
✓ Preparación para drones de investigación/comercial
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