(AEBO)-algoritmo bioinspirado de evasión de obstáculos
En este artículo se presenta el desarrollo, prueba y resultados obtenidos del Algoritmo Bioinspirado de Evasión de Obstáculos (ABEO). El objetivo de este artículo es divulgar los resultados de la investigación que tuvo como propósito desarrollar un algoritmo que le permitiera a un robot móvil despla...
- Autores:
-
Ramos Acosta, Diego Alonso
Susa Rincón, José Luis
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2009
- Institución:
- Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
- Repositorio:
- Repositorio Institucional ECI
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/2353
- Acceso en línea:
- https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/2353
https://doi.org/10.14483/22487638.6667
https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/6667
- Palabra clave:
- Algoritmos computacionales
Computer algorithms
Mobile robots
Robots móviles
Robótica móvil
Evasión de obstáculos
Bioinspirado
Algoritmo
Mobile robotic
Obstacle avoidance
Bioinspired
Algorithm
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Summary: | En este artículo se presenta el desarrollo, prueba y resultados obtenidos del Algoritmo Bioinspirado de Evasión de Obstáculos (ABEO). El objetivo de este artículo es divulgar los resultados de la investigación que tuvo como propósito desarrollar un algoritmo que le permitiera a un robot móvil desplazarse de forma autónoma, a fin de alcanzar un objetivo evitando los obstáculos que encuentran 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. La prueba del algoritmo se realizó en un entorno simulado, con un robot que solo usa cuatro sensores de distancia, de características similares a uno real infrarrojo, en vez de veinticuatro sensores como en otros métodos de evasión de obstáculos similares. En la pruebas realizadas se comprobó la fiabilidad del método, se observó que ante situaciones no preestablecidas, tales como nuevos obstáculos en el entorno y con errores de medición de hasta el 50% el robot alcanzaba el objetivo, al mismo tiempo que evadía obstáculos. |
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