Financiado por Airbus Defence and Space S.A.U
Para abordar las complejidades de la misión SEAD, el Proyecto SIAGEN está desarrollando un sistema escalable de asignación de tareas basado en grafos que considera las relaciones entre agentes y tareas junto con las restricciones espaciales. Dentro de esta iniciativa, se desarrolla un marco de asignación basado en grafos para gestionar plataformas heterogéneas y objetivos dinámicos, se implementa una capa de viabilidad para garantizar el estricto cumplimiento de las restricciones, y se llevan a cabo entrenamientos y evaluaciones en un entorno de simulación para validar el rendimiento. Finalmente, se crea un motor de asignación de tareas robusto y de alto rendimiento para operaciones de UAV a gran escala, mejorando la toma de decisiones en entornos inciertos y asegurando planes optimizados y formalmente viables para su despliegue real.
Resumen divulgativo: Para misiones SEAD, se desarrolla un sistema basado en grafos para asignar tareas a UAVs. Se crea un marco para objetivos dinámicos, se implementa una capa de viabilidad y se realizan pruebas en simulación para ofrecer planes optimizados y viables en despliegues reales.
Técnicas utilizadas: Aprendizaje por refuerzo, optimización de trayectorias, splines
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