Algoritmos genéticos aplicados al planeamiento de trayectorias de un robot móvil

En este documento se describe como se desarrolla una herramienta computacional basada en la técnica de inteligencia artificial denominada algoritmos genéticos y codificada en el lenguaje C# de la suite Visual Studio.NET, teniendo en cuenta el paradigma de la programación orientada a objetos. Esta he...

Full description

Autores:
Navas Gómez, Oscar Darío
Ortiz Ortega, Jose Nikolai
Tipo de recurso:
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Fecha de publicación:
2006
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/18425
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/18425
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Palabra clave:
Planeamiento de Trayectorias
Inteligencia Artificial
Algoritmos Genéticos
Algoritmo Genético Simple
Operación Genética
Elitismo
Extinción
Sobreviviente
Control
Robótica Móvil
Simulación de Trayectorias
Desarrollo de
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Artificial Intelligence
Genetic Algorithms
Simple Genetic Algorithm
Genetic Operation
Elitism
Extinction
Survivor
Control
Mobile Robotics
Trajectories Simulation
Software
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description En este documento se describe como se desarrolla una herramienta computacional basada en la técnica de inteligencia artificial denominada algoritmos genéticos y codificada en el lenguaje C# de la suite Visual Studio.NET, teniendo en cuenta el paradigma de la programación orientada a objetos. Esta herramienta permite profundizar en el tema del planeamiento de trayectorias en ambientes controlados tanto en modo online como de simulación, esto se demostró adaptándola a un sistema de visión y a un modulo de radiofrecuencia vinculado a un robot móvil pudiendo así probar la técnica desarrollada en una aplicación real. Además del algoritmo genético simple se incorporaron 2 nuevas técnicas basadas en el elitismo denominadas Extinciónfl y Sobrevivientefl que constituyen un aporte al crecimiento de la computación evolutiva. Inicialmente se exponen los conceptos básicos de la inteligencia artificial y del planeamiento de trayectorias. El siguiente capitulo describe la codificación utilizada en el algoritmo genético implementado así como los diagramas de flujo que representan las operaciones genéticas, también se presenta la herramienta desarrollada y sus características de funcionamiento la cual se somete a pruebas de aplicación donde se extraen una serie de resultados que permiten concluir acerca del algoritmo implementado y sus alcances, estas se exponen en el capitulo de conclusiones y recomendaciones. Se incluyen una serie de anexos que incluyen el manual del usuario final y la descripción del marco de acción de la aplicación a la robótica móvil.
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Esta herramienta permite profundizar en el tema del planeamiento de trayectorias en ambientes controlados tanto en modo online como de simulación, esto se demostró adaptándola a un sistema de visión y a un modulo de radiofrecuencia vinculado a un robot móvil pudiendo así probar la técnica desarrollada en una aplicación real. Además del algoritmo genético simple se incorporaron 2 nuevas técnicas basadas en el elitismo denominadas Extinciónfl y Sobrevivientefl que constituyen un aporte al crecimiento de la computación evolutiva. Inicialmente se exponen los conceptos básicos de la inteligencia artificial y del planeamiento de trayectorias. El siguiente capitulo describe la codificación utilizada en el algoritmo genético implementado así como los diagramas de flujo que representan las operaciones genéticas, también se presenta la herramienta desarrollada y sus características de funcionamiento la cual se somete a pruebas de aplicación donde se extraen una serie de resultados que permiten concluir acerca del algoritmo implementado y sus alcances, estas se exponen en el capitulo de conclusiones y recomendaciones. Se incluyen una serie de anexos que incluyen el manual del usuario final y la descripción del marco de acción de la aplicación a la robótica móvil.PregradoIngeniero ElectrónicoIn this document it is described how to develop a computacional tool based on the artificial intelligence technique denominated genetic algorithms and codified on the language C# that belongs to the Visual Studio.NET suite, all of this using the object-oriented programming paradigm. This tool allows to deepen in the subject of the planning of trajectories in controlled environments so much in way online as of simulation, this was shown adapting it to a vision system and to a radio frequency module attached to a mobile robot thus being able to prove the developed technique in a real application. In addition to the simple genetic algorithm two new techniques based on the elitism were developed and denominated Extinctionfl and Survivorfl that constitute a contribution to the growth of the evolutionary computation. Initially the basic concepts of the artificial intelligence and the planning of trajectories are exposed. The following chapter describes the codification used in the genetic algorithm implemented as well as the flow charts that represent the genetic operations, it is also introduced the developed tool and their operation characteristics which is tested for extracting a series of results that allow to conclude about the implemented algorithm and its scopes, this can be found on the conclusions and recommendations chapter. It is included on the annexed documents the manual of the final user and the description of the action-frame of the mobile robotics application.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicomecánicasIngeniería ElectrónicaEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y TelecomunicacionesPlaneamiento de TrayectoriasInteligencia ArtificialAlgoritmos GenéticosAlgoritmo Genético SimpleOperación GenéticaElitismoExtinciónSobrevivienteControlRobótica MóvilSimulación de TrayectoriasDesarrollo deTrajectories planningArtificial IntelligenceGenetic AlgorithmsSimple Genetic AlgorithmGenetic OperationElitismExtinctionSurvivorControlMobile RoboticsTrajectories SimulationSoftwareAlgoritmos genéticos aplicados al planeamiento de trayectorias de un robot móvilGenetic algorithms applied to trajectories planning of a mobile robotTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALDocumento.pdfapplication/pdf4983086https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/cfd52398-5d10-4f4f-ba79-4a430e59dd74/downloadf4813668546fb3d4d77c22876c848d54MD51Nota de proyecto.pdfapplication/pdf845336https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/e95fab08-ba8d-48eb-aaf0-23dbcff69581/download96d59b31ab537a3e43352e0aff773595MD5220.500.14071/18425oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/184252024-03-03 11:06:43.717http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co

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