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Inhaltsangabe
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 menor a 100ms: obligatoria para vuelo autónomo.
- TensorRT: aceleración 2-3x de modelos NN.
- Arquitectura completa: Jetson + ROS2 + Ardupilot + visión.
Características clave:
- 246 páginas 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.
Requisitos previos:
- Familiaridad con Python (Anexo A2).
- Conceptos de drones (Volumen 1).
- Ubuntu 22.04 recomendado.
¿Para quién es?
- Ingenieros especializándose en autonomía robótica.
- Investigadores en visión artificial.
- Startups de drones con IA.
- Makers que quieren drones "inteligentes".
Desde detección de objetos hasta toma de decisiones autónoma, aprenderás el stack completo de drones inteligentes.
Todos los ejemplos, prácticas, ejercicios y exámenes están resueltos y disponibles en GitHub:
https://github.com/DroneBooks/DronesAutonomos
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Has dominado los fundamentos (Volumen 1). Ahora es hora de llevarlo al siguiente nivel: autonomia inteligente.Este libro te ensena como integrar robotica, vision por computadora e inteligencia artificial en drones reales. Perfecto para ingenieros que quieren especializarse en percepcion autonoma.Capitulo 1 - ROS2 y Arquitectura Robotica- Sistema operativo de facto en robotica profesional.- Nodos, topicos, mensajes - arquitectura descentralizada.- Integracion Ardupilot + ROS2 (bridge MAVLink).- Nav2: stack de navegacion autonoma en 3D.- Simulacion con Gazebo + SITL.Capitulo 2 - Vision Artificial y Deteccion de Objetos- OpenCV: procesamiento de imagenes en tiempo real.- YOLOv8: deteccion ultrarrapida (45 FPS en GPU).- Metodos clasicos vs. Deep Learning.- Integracion con ROS2 (publishers/subscribers de imagenes).- Casos reales: deteccion de personas, vehiculos, puntos de interes.Capitulo 3 - IA en Drones- Edge Computing: procesar en el drone, no en la nube.- Linea Jetson (Nano Orin): eleccion segun latencia y presupuesto.- Latencia - TensorRT: aceleracion 2-3x de modelos NN.- Arquitectura completa: Jetson + ROS2 + Ardupilot + vision.Caracteristicas clave: - 246 paginas densas de contenido aplicado- Codigo Python/C++ listo para usar.- 20+ graficos y diagramas de flujo.- Compatible con hardware: Jetson Nano, Orin NX, RTX.- Preparacion para drones de investigacion/comercial.Requisitos previos: - Familiaridad con Python (Anexo A2).- Conceptos de drones (Volumen 1).- Ubuntu 22.04 recomendado.Para quien es?- Ingenieros especializandose en autonomia robotica.- Investigadores en vision artificial.- Startups de drones con IA.- Makers que quieren drones "inteligentes".Desde deteccion de objetos hasta toma de decisiones autonoma, aprenderas el stack completo de drones inteligentes.Todos los ejemplos, practicas, ejercicios y examenes estan resueltos y disponibles en GitHub: Lleva tus drones al siguiente nivel con ROS2, vision artificial (YOLOv8, OpenCV) e IA embarcada. Stack completo para autonomia inteligente. Con codigo Python/C++ y diagramas de arquitectura para drones profesionales e investigacion. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9788409870745
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Paperback. Zustand: new. Paperback. Has dominado los fundamentos (Volumen 1). Ahora es hora de llevarlo al siguiente nivel: autonomia inteligente.Este libro te ensena como integrar robotica, vision por computadora e inteligencia artificial en drones reales. Perfecto para ingenieros que quieren especializarse en percepcion autonoma.Capitulo 1 - ROS2 y Arquitectura Robotica- Sistema operativo de facto en robotica profesional.- Nodos, topicos, mensajes - arquitectura descentralizada.- Integracion Ardupilot + ROS2 (bridge MAVLink).- Nav2: stack de navegacion autonoma en 3D.- Simulacion con Gazebo + SITL.Capitulo 2 - Vision Artificial y Deteccion de Objetos- OpenCV: procesamiento de imagenes en tiempo real.- YOLOv8: deteccion ultrarrapida (45 FPS en GPU).- Metodos clasicos vs. Deep Learning.- Integracion con ROS2 (publishers/subscribers de imagenes).- Casos reales: deteccion de personas, vehiculos, puntos de interes.Capitulo 3 - IA en Drones- Edge Computing: procesar en el drone, no en la nube.- Linea Jetson (Nano Orin): eleccion segun latencia y presupuesto.- Latencia - TensorRT: aceleracion 2-3x de modelos NN.- Arquitectura completa: Jetson + ROS2 + Ardupilot + vision.Caracteristicas clave: - 246 paginas densas de contenido aplicado- Codigo Python/C++ listo para usar.- 20+ graficos y diagramas de flujo.- Compatible con hardware: Jetson Nano, Orin NX, RTX.- Preparacion para drones de investigacion/comercial.Requisitos previos: - Familiaridad con Python (Anexo A2).- Conceptos de drones (Volumen 1).- Ubuntu 22.04 recomendado.Para quien es?- Ingenieros especializandose en autonomia robotica.- Investigadores en vision artificial.- Startups de drones con IA.- Makers que quieren drones "inteligentes".Desde deteccion de objetos hasta toma de decisiones autonoma, aprenderas el stack completo de drones inteligentes.Todos los ejemplos, practicas, ejercicios y examenes estan resueltos y disponibles en GitHub: Lleva tus drones al siguiente nivel con ROS2, vision artificial (YOLOv8, OpenCV) e IA embarcada. Stack completo para autonomia inteligente. Con codigo Python/C++ y diagramas de arquitectura para drones profesionales e investigacion. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9788409870745
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