(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...

Full description

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/
Description
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.