Sistema de navegación autónomo guiado mediante generación de trayectorias para un robot móvil en entorno controlado

RESUMEN: Se realizó la segmentación y comparación mediante pruebas de laboratorio, de diferentes algoritmos de planificación de trayectoria en la plataforma seleccionada, permitiendo la autonomía en la navegación de robots móviles. Se identificaron necesidades y requerimientos de profesores de la Un...

Full description

Autores:
Giraldo Paniagua, Kevin Estiven
Jiménez Salazar, Santiago
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad EIA .
Repositorio:
Repositorio EIA .
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.eia.edu.co:11190/2538
Acceso en línea:
http://repository.eia.edu.co/handle/11190/2538
Palabra clave:
Bio-inspirados
Célula de innovación
Planificación de trayectorias
Cinemática
Robot móvil
Turtlebot
Multi-agentes
Ancho de banda
Bio-inspired
Innovation cell
Trajectory planning
Kinematics
Mobile robot
Turtlebot
Multi-agents
Bandwidth
Rights
openAccess
License
Derechos Reservados - Universidad EIA, 2020
Description
Summary:RESUMEN: Se realizó la segmentación y comparación mediante pruebas de laboratorio, de diferentes algoritmos de planificación de trayectoria en la plataforma seleccionada, permitiendo la autonomía en la navegación de robots móviles. Se identificaron necesidades y requerimientos de profesores de la Universidad EIA y de un agente externo, que hace parte de la célula de innovación SAMCO-EIA y del proyecto de investigación sistema de generación de trayectorias con odometría visual (SIGTROV), en representación del sector privado colombiano, a partir de esto, se desarrolló la metodología de diseño mecatrónico de Michael French, hasta la etapa de selección en donde en lugar de construir un robot móvil se decidió por el uso de la Turtlebot 2 de la empresa Yujin robot. Los algoritmos utilizados en la comparación representan cada una de las clases (tiempo mínimo de planificación, recorrido mínimo, energía en función de la cinemática y bio-inspirados) que dio como resultado la segmentación de estos. En esta comparación se consideraron seis diferentes combinaciones de algoritmos de planificación de trayectoria y tres criterios de desempeño, los cuales fueron: distancia, tiempo y energía. Los valores de distancia, tiempo y energía obtenidos en los experimentos fueron utilizados para calcular un criterio de manera global, este criterio permitió identificar el algoritmo de planificación local que mejor se desempeñó en la prueba, que fue también el mejor en cada uno de los criterios. Asimismo, se realizó la simulación de robots multi-agentes, esta consistió en la programación de diferentes sensores exteroceptivos para cada robot, y, de esta manera poder detectar obstáculos dinámicos, del mismo modo, previendo los percances con relación al ancho de banda que acompaña la utilización de un mayor número de robots, se realizó la simulación de un manejo adecuado del ancho de banda en ROS.