(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:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Algoritmos computacionales
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Mobile robots
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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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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.This paper presents the development, testing and results of bioinspired algorithm for obstacle avoidance - (ABEO). The objective of this paper reveals the results of research's purpose to develop an algorithm that would allow a mobile robot to navigate autonomously, to achieve a goal avoiding obstacles in tis path. The requirements for the design of the algorithm were: high-speed response, low consumption of hardware resources and capacity to respond to unforeseen situations. The proof of the algorithm is perfomed in a simulated environment with a robot that use only four distance sensors, with characteristics similar to a real infrared sensors instead of twenty-four as in other methods like obstacle avoidance. The tests proved the reliability of the method, it was noted that no predetermined situations, such as new obstacles in the environment and measurement errors of up to 50% the robot reached the goal, while dodging obstacles.11 páginasapplication/pdfspaUniversidad Distrital Francisco José de CaldasColombiahttps://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://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/6667(AEBO)-algoritmo bioinspirado de evasión de obstáculos(ABEO) algorithm for obstacle avoidance bioinspiredArtículo 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_970fb48d4fbd8a8548253813N/ATecnuraO. Khatib. "Real-time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots". IEEE International Conference on Robotics and Automation, 1985.W. Craig Reynolds. "Steering behaviors for autonomous characters". Sony Computer Entertainment America. 1986.A. Elfes. "Sonar-based real-wolrd mapping and navigation". IEEE Journal of Robotics and Automation, vol. RA-3, no. 3, 1987, pp. 249-265.H.P Moravee and A. Elfes. "High resolution maps from wide angle sonar". IEEE Conference on Robotics and Automation, Washington D.C., 1985, pp. 116-121.H.P Moravee. "Sensor fusion in certainty grids for mobile robots". AI Magazine, 1988, pp. 61-74.J. Borenstein and Y. Koren. "The vector field histogram - fast obstacle avoidance for mobile robots". IEEE Journal of Robotics and Automation, vol. 7, no. 3, June 1991, pp. 278-288.I. Ulrich and Borenstein. "VFH+: reliable obstacle avoidance for fast mobile robots". Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Robotics and Automation. Leuven, Belgium, May 16 - 21, 1998, pp. 1572-1577.I. Ulrich and Borenstein. "VFH*: local obstacle avoidance with look-head verification". 2000. IEEE International Conference on Robotics and Automation San Francisco, CA, April 24-28, 2000, pp. 2505-2511.P. Fiorini and Shillerz. "Motion planning in dynamic environments". Int. Journal of Robotics Research, vol. 17, no.7, 1998, pp. 760-772.M. Beckre and D. Meirelles, Carolina and Perdigão M., Weber. "Obstacle avoidance procedure for mobile robots". Congreso Internacional de Ingeniería Mecánica edición 18, 2005.D. Filliat. "Interactive learning of visual topological navigation". 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