Navegación de un robot móvil autónomo utilizando el concepto de campo de fuerza combinado
En este artículo se presentan el desarrollo, prueba y resultados obtenidos de un algoritmo de evasión de obstáculos basado en el método de campo de potencial (PFM, por su sigla en inglés) y combinado con el método de seguimiento de contornos, para resolver el problema del mínimo local que posee el P...
- Autores:
-
Ramos Acosta, Diego Alonso
Susa Rincón, José Luis
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2010
- Institución:
- Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
- Repositorio:
- Repositorio Institucional ECI
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/2524
- Acceso en línea:
- https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/2524
https://www.escuelaing.edu.co/es/investigacion-e-innovacion/editorial/
- Palabra clave:
- Inteligencia artificial
Evasión de obstáculos
Método de campo de potencial
Navegación autónoma
Artificial intelligence
Obstacle avoidance
Potential field method
Autonomous navigation
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- openAccess
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En este artículo se presentan el desarrollo, prueba y resultados obtenidos de un algoritmo de evasión de obstáculos basado en el método de campo de potencial (PFM, por su sigla en inglés) y combinado con el método de seguimiento de contornos, para resolver el problema del mínimo local que posee el PFM. Adicionalmente, se divulgan los resultados de la investigación, cuyo propósito fue desarrollar un algoritmo que permitiera a un robot móvil desplazarse en forma autónoma, con el fin de alcanzar una meta, evitando los obstáculos que encontrara en su trayectoria. Los requerimientos para el diseño del algoritmo fueron alta velocidad de respuesta, bajo consumo de recursos de hardware y capacidad de respuesta ante situaciones no previstas. Las simulaciones demuestran que el algoritmo soluciona el problema del mínimo local, inherente al uso del PFM, y puede implementarse en un robot real, cumpliendo con las características citadas previamente. |
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Los requerimientos para el diseño del algoritmo fueron alta velocidad de respuesta, bajo consumo de recursos de hardware y capacidad de respuesta ante situaciones no previstas. Las simulaciones demuestran que el algoritmo soluciona el problema del mínimo local, inherente al uso del PFM, y puede implementarse en un robot real, cumpliendo con las características citadas previamente.This article presents the development, testing and results from an obstacle avoidance algorithm based on potential field method (PFM), combined with the contour following method to solve the problem of local minimum in the PFM. In this paper, we report the findings of the research, whose objective was to develop an algorithm that allowed a mobile robot to navigate autonomously to reach a goal, avoiding obstacles in its path. Requirements for the design of the algorithm were high response speed, low consumption of hardware resources and capacity answer to unforeseen situations. The simulations show that the algorithm solves the problem of local minimum-inherent in the use of PFM-and it can be implemented in a real robot, since it fulfills the mentioned characteristics.8 páginasapplication/pdfspaUniversidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio GaravitoBogotáhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://www.escuelaing.edu.co/es/investigacion-e-innovacion/editorial/Navegación de un robot móvil autónomo utilizando el concepto de campo de fuerza combinadoNavigation of an autonomous mobile robot using the combined force field conceptArtículo de revistainfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85567849N/ARevista de la Escuela Colombiana de IngenieríaKhatib, O. (1985). Real-Time Obstacle Avoidance for Manipulators and Mobile Robots, IEEE International Conference on Robotics and Automation.Moravec, H.P. & Elfes, A. (1985). High Resolution Maps from Wide Angle Sonar, IEEE Conference on Robotics and Automation. Washington, D.C., pp. 116-121.Reynolds, C.W. (1986). Steering Behaviors For Autonomous Characters, Sony Computer Entertainment America.Elfes, A. (1987). Sonar-based Real-World Mapping and Navigation, IEEE Journal of Robotics and Automation, vol. RA-3, No. 3, pp. 249-265.Moravec, H.P. (1988). Sensor Fusion in Certainty Grids for Mobile Robots, AI Magazine, Summer, pp. 61-74.Borenstein, J. & Koren, Y. (1989). Real-time obstacle avoidance for fast mobile robots, IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics, 19( 5 ): 1179-1187.Borenstein, J. & Koren, Y. (1990). Real-time obstacle avoidance for fast mobile robots in cluttered environments, Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation. Cincinnati, Ohio, pp. 572-577.Borenstein, J. & Koren, Y. (1991, June). The Vector Field Histogram - Fast Obstacle Avoidance For Mobile Robots, IEEE Journal of Robotics and Automation, vol. 7, No. 3, pp. 278-288.Connolly, C.I. (1992). Applications of harmonic functions to robotics, Proceedings of the IEEE International Symposium on Intelligent Control, pp. 498-502.Yun, X.P. & Tan, K.C. (1997). A wall-following method for escaping local minima in potential field based motion planning, Proceedings of International Conference on Advanced Robotics. Monterrey, pp. 421-426.Ulrich, I. & Borenstein, J. (1998). VFH+: Reliable Obstacle Avoidance for Fast Mobile Robots, Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Robotics and Automation. Leuven, Belgium, May 16-21, pp. 1572-1577.Ulrich, I. & Borenstein, J. (2000). VFH*: Local Obstacle Avoidance with Look-Ahead Verification, IEEE International Conference on Robotics and Automation. 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Autonomous Mobile Robot Navigation Using Hybrid Virtual Force Field Concept, European Journal of Scientific Research, ISSN 1450-216X, vol. 31, No. 2, pp. 204-228, EuroJournals Publishing, Inc., http:// www.eurojournals.com/ejsr.htm.Inteligencia artificialEvasión de obstáculosMétodo de campo de potencialNavegación autónomaArtificial intelligenceObstacle avoidancePotential field methodAutonomous navigationTEXTNavegación de un robot móvil autónomo utilizando el concepto del campo de fuerza combinado.pdf.txtNavegación de un robot móvil autónomo utilizando el concepto del campo de fuerza combinado.pdf.txtExtracted texttext/plain26363https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/2524/4/Navegaci%c3%b3n%20de%20un%20robot%20m%c3%b3vil%20aut%c3%b3nomo%20utilizando%20el%20concepto%20del%20campo%20de%20fuerza%20combinado.pdf.txt0190ce75d134ef3a8bc6abe2852dbe16MD54open accessTHUMBNAILNavegación de un robot móvil autónomo utilizando el concepto de campo de fuerzas combinado.pngNavegación de un robot móvil autónomo utilizando el concepto de campo de fuerzas combinado.pngimage/png142113https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/2524/3/Navegaci%c3%b3n%20de%20un%20robot%20m%c3%b3vil%20aut%c3%b3nomo%20utilizando%20el%20concepto%20de%20campo%20de%20fuerzas%20combinado.png34e3371a473ac7a48a5abe5bfb606f10MD53open accessNavegación de un robot móvil autónomo utilizando el concepto del campo de fuerza combinado.pdf.jpgNavegación de un robot móvil autónomo utilizando el concepto del campo de fuerza combinado.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg11274https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/2524/5/Navegaci%c3%b3n%20de%20un%20robot%20m%c3%b3vil%20aut%c3%b3nomo%20utilizando%20el%20concepto%20del%20campo%20de%20fuerza%20combinado.pdf.jpgc488e0d225ac6734d72a5102048f20c8MD55open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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