Comunicación en sistemas de múltiples robots desde la metodología mad-smart

Este artículo demuestra la importancia de la comunicación en sistemas de múltiples robots enmarcado desde la me-todología MAD-Smart. La metodología está compuesta por las fases de conceptuación, análisis y diseño de equipos de múltiples robots mediante la definición de un conjunto de actividades. El...

Full description

Autores:
Jiménez Builes, Jovani Alberto
Ovalle Carranza, Demetrio Arturo
Branch Bedoya, John William
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2008
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/28903
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/28903
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Palabra clave:
communication among agents
conversation modelling
MAD-Smart methodology
multi-agent robotic systems
comunicación entre agentes
modelamiento de conversaciones
metodología MAD-Smart
sistemas multiagente robóticos (Smart)
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description Este artículo demuestra la importancia de la comunicación en sistemas de múltiples robots enmarcado desde la me-todología MAD-Smart. La metodología está compuesta por las fases de conceptuación, análisis y diseño de equipos de múltiples robots mediante la definición de un conjunto de actividades. El propósito de MAD-Smart es ayudar al desarrollador a entender mejor el problema a resolver, las características finales que deberá tener el sistema y el papel que cada agente juega en la solución del problema. La metodología se ha validado mediante la implemen-tación de los proyectos Smart (Sistema multiagente robótico), robótica educativa: máquinas inteligentes en educa-ción y modelo de sensórica y percepción en agentes robóticos para la identificación de materiales. MAD-Smart ha demostrado que es más relevante el manejo de roles, que los agentes mismos para el modelo de comunicación. Lo anterior obedece al grado de abstracción buscado en la metodología, ya que un rol como una representación abs-tracta de un comportamiento de alto nivel permite generalizar de mejor manera los escenarios posibles que se pue-den encontrar en un sistema determinado.
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