Cerebro robótico para navegación de búsqueda de objetos

Partes: 1, 2

Resumen

En este documento se presenta una propuesta para desarrollar
un sistema
autónomo de navegación para un robot.
Además, se describe en detalle uno de los diferentes
métodos
para diseñar sistemas
autónomos, sus ventajas y desventajas. También se
describe cada una de las herramientas
utilizadas en la creación de estos sistemas. En este caso,
se utiliza la lógica
difusa como medio para controlar el robot y los algoritmos
genéticos para evolucionar dicho sistema. Así
mismo, se presenta una aplicación para simular la evolución del sistema desarrollada en
Matlab en la cual se pueden ingresar diversos parámetros y
probar los resultados. Por último, se presentan las
conclusiones según los datos obtenidos,
al igual que una discusión donde se compara el método
utilizado en este proyecto con
otros métodos utilizados en otros proyectos.

ABSTRACT

This document presents a proposal to develop an autonomous
system and implement it in a robot. Also, one of the different
methods for developing autonomous robots is described along with
its advantages and disadvantages. In this particular case, fuzzy
logic is used as means to control the robot
and genetic algorithms are used to evolve it. More over, an
application is presented for simulating the evolution of the
system developed in Matlab in which various parameters can be
changed and test the results.
Finally, conclusions are presented and a discussion comparing the
method used in this project with those used in other
projects.

Términos Clave: Lógica Difusa, Algoritmos
Genéticos, Navegación, Robots Autónomos,
Sensores.

CAPÍTULO 1

Introducción

En la navegación autónoma de robots se debe
tomar en cuenta las variables del
entorno en el cual se desenvuelve, dentro de las cuales se
encuentra: Los obstáculos, las metas, etc. Para obtener
dicha información, los robots utilizan diferentes
tipos de sensores y otros dispositivos, por ejemplo
cámaras, que le permiten calcular sus movimientos e
interactuar con el entorno.

Uno de los métodos más utilizados es la
navegación autónoma por medio de conductas o
comportamientos que pueden ser aprendidos o evolucionados
utilizando algún método de aprendizaje. La
navegación puramente reactiva hace que el robot esquive
los obstáculos a medida que estos vayan apareciendo y se
dirija hacia las metas y sub-metas. Las conductas pueden ser
definidas con heurística o pueden ser aprendidas a medida
que el robot se vaya encontrando con diferentes ambientes.

Las herramientas más utilizadas para generar sistemas
autónomos de navegación para robots son:
Lógica Difusa, Algoritmos Genéticos y Redes
Neuronales, o combinaciones de estas. La lógica difusa
ofrece una forma efectiva de representar conductas por medio de
variables de entrada, una lista de reglas difusas y variables de
salida, por lo tanto es uno de los métodos más
utilizados para controlar robots autónomos. Para el aprendizaje y
evolución de los robots se utilizan los algoritmos
genéticos o las redes neuronales que
evalúan de forma eficiente todas las posibles
combinaciones de las conductas y pueden seleccionar las mejores.
También debe existir un ente para arbitrar dichas
conductas, que por lo normal se incluye dentro del sistema
difuso, que verifica que en el mismo momento no se esté
ejecutando más de una conducta, para el
caso de los sistemas monoconducta, o que las conductas que se
ejecutan no se anulen entre ellas, en el caso de los sistemas
multiconducta.

Para este proyecto se utiliza un sistema controlado por reglas
difusas que representan las conductas del robot, pero el sistema
es monoconducta, no tiene árbitro, únicamente se
van evaluando las conductas a medida que los sensores detectan
los obstáculos y las metas. Para la evolución del
robot se utilizan los algoritmos genéticos que se encargan
de ver cuáles conductas son mejores en cada individuo y
por los métodos de selección,
cruce y mutación encontrar el sujeto con la mayor probabilidad
de interactuar de manera eficiente en el entorno.

En la primera parte de este documento se presenta una
reseña histórica de las áreas
científicas que han influido en la creación de
sistemas autónomos, también se presenta un marco
teórico con los diferentes métodos a seguir
para la creación de dichos sistemas y el diseño
del robot, tanto físico como lógico. También
se presenta la forma de realizar simulaciones de robots
autónomos utilizando los diferentes módulos que
Matlab incluye dentro de sus herramientas. Luego se presentan los
resultados y las conclusiones del estudio, al igual que una
pequeña discusión comparando este proyecto con
otros estudios realizados por varios autores.

Partes: 1, 2

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