CN-CBF: Barrera de control neuronal composta per a navegació

la navegació autònoma en entorns dinàmics continua sent un dels majors reptes en robòtica, especialment quan es busca garantir la seguretat sense sacrificar eficiència. Les funcions de barrera de control (CBF) han demostrat ser una eina eficaç per filtrar accions insegures, però el seu disseny manual resulta complex i poc escalable. Recentment, han sorgit propostes que combinen xarxes neuronals amb CBF compostes, on múltiples barreres s'integren en una sola mitjançant arquitectures residuals, entrenades amb dades generades offline a partir de la teoria d'abastabilitat de Hamilton-Jacobi. Aquest enfocament permet aproximar conjunts segurs òptims per a obstacles mòbils, millorant significativament les taxes d'èxit davant de mètodes base. Els resultats experimentals amb robots terrestres i quadricòpters mostren increments de fins a un 18% en èxit, mantenint trajectòries eficients. Des d'una perspectiva empresarial, la implementació d'aquests algoritmes requereix un ecosistema tecnològic sòlid. A Q2BSTUDIO, com a empresa de desenvolupament de programari i tecnologia, oferim solucions d'intel·ligència artificial per a empreses que permeten integrar models de control avançat en sistemes productius. El nostre equip treballa amb aplicacions a mida i programari a mida adaptats a les necessitats específiques de cada projecte, ja sigui en robòtica, automatització industrial o logística. A més, la posada en producció d'aquests sistemes exigeix infraestructura cloud robusta; per això disposem de serveis cloud AWS i Azure que escalen l'entrenament i desplegament de xarxes neuronals. La ciberseguretat també juga un paper crític en connectar robots a xarxes corporatives, i els nostres serveis de ciberseguretat protegeixen tant les dades com els processos. Per a la monitorització i presa de decisions basada en dades, apliquem intel·ligència de negoci amb Power BI, transformant mètriques de navegació en insights accionables. Fins i tot explorem l'ús d'agents IA per coordinar flotes de robots en temps real. Combinem aquestes capacitats per oferir solucions integrals que van més enllà del prototip acadèmic, portant la investigació a entorns reals amb resultats mesurables.