DOI:
https://doi.org/10.14483/22484728.3516Publicado:
2011-06-15Número:
Vol. 5 Núm. 1 (2011)Sección:
Visión InvestigadoraAlgoritmo para la planeación de trayectorias de robots móviles empleando enjambres de partículas brownianas
Palabras clave:
Robótica móvil, planeación trayectorias, enjambres, partículas activas brownianas. (es).Descargas
Resumen (es)
En este documento se presenta la propuesta de un algoritmo para la planeación de trayectorias empleando un modelo de partículas activas Brownianas. Existen varios métodos para la planeación de trayectorias en robótica móvil, siendo de los más populares el basado en campos potenciales artificiales, sin embargo, este método tiene la desventaja de presentar mínimos locales, lo cual puede hacer que el robot no logre llegar al punto destino. Aunque ya se han realizado aplicaciones de partículas para evadir mínimos locales, en la propuesta aquí presentada se busca emplear un modelo compacto que permita la planeación de trayectorias evadiendo mínimos locales.
Referencias
Udo Erdmann, Werner Ebeling, Lutz Schimansky-Geier, Anke Ordemann y Frank Moss. “Active brownian particle and random walk theories of the motions of zooplankton: application to experiments with swarms of daphnia”. Journal of Theoretical Biology, 9 (febrero de 2008).
Ya-Chieh Hsin. “Emergence of vortex swarming in daphnia”. Term Paper for Emergent State of Matter, verano de 2006.
Ebeling Werner. “Nonequilibrium statistical mechanics of swarms of driven particles”. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 314(1-4)(noviembre de 2002): 92-96.
Herbert Levine, Wouter-Jan Rappel y Inon Cohen. “Self-organization in systems of self-propelled particles”. Physical Review E, 63 (2000).
M. R. D’Orsogna, Y. L. Chuang, A. L. Bertozzi y L. S. Chayes. “Self-propelled particles with soft-core interactions: patterns, stability, and collapsel”. Physical Review Letters, 96, 2006.
Werner Ebeling y Udo Erdmann. “Nonequilibrium Statistical Mechanics of Swarms of Driven Particles”. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 314(1-4) (noviembre de 2002): 92-96.
Udo Erdmann, Werner Ebeling y Alexander S. Mikhailov. “Noise-Induced Transition from Translational to Rotational Motion of Swarms”. Physical Review E, 2005.
M. H. M. Abdel Wahid y Colin R. McInnes. “Wall following to escape local minima for swarms of agents using internal states and emergent behavior”. International Conference of Computational Intelligence and Intelligent Systems ICCIIS, 2008.
F. Gómez-Bravo, F. Cuesta y A. Ollero. “Planifi cación de trayectorias en robots móviles basada en técnicas de control de sistemas no holónomos”. XXIV Jornadas de Automática, 2003.
Aníbal Ollero Baturone. Robótica, manipuladores y robots móviles. Marcombo, 2001.
Nils Nilsson J. “A Mobile Automaton: An Application of Artifi cial Intelligence Techiques”. Proc. of the 1st International Joint Conference on Artificial Intelligence, 1969.
Armando Segovia y Michkle Rombaut. “Path Finding from a Spot Image for a Mobile Robot”. Intelligent Vehicles 93 Symposium, 1993.
Rodney A. Brooks. Solving the FindPath Problem by Good Representation of Free Space. IEEE Transactions on Sysyems, Man and Cybernetics, 1983.
Tomás Lozano Pérez. Spatial planning: a configuration space approach. IEEE Transactions on Computers, 1983.
Nora H. Sleumer y Nadine Tschichold Gürman. Exact Cell Decomposition of Arrangements used for Path Planning in Robotics. Swiss Federal Institute of
Technology, 1999.
Jérome Barraquand, Bruno Langlois y Jean-Claude Latombe. Numerical Potential Field Techniques for Robot Path Planning. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1992.
Lydia E. Kavraki y Jean-Claude Latombe. “Probablistic Roadmaps for Robot”. En Practical Motion Planning in Robotics: Current Approaches and
Future Directions. John Wiley, 1998.
Mark H. Overmars y Petr Svestka. A probabilistic learning approach to motion planning. Proceding in Workshop on Algorithmic Foundations of Robotics, 1994.
Stephen R. Lindemann y Steven M. LaValle. Steps Toward Derandomizing RRTs. IEEE Fourth International Workshop on Robot Motion and Control, 2004.
O. Khatib. “Real-time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots”. International Journal of Robotic Research, 5(1) (1986): 90.
P. Khosla y R. Volpe. Superquadric artificial potentials for obstacle avoidance and approach. IEEE Internaitional Conference on Robotics and Automation, Philadelphia, 26-28 de abril de 1988.
C. I. Connolly y J. B. Burns. Path Planning using Laplace’s equation. IEEE Conference on Robotics and Automation, 1994.
J. O. Kim y P. K. Khosla. Real-time obstacle avoidance using harmonic potential functions. IEEE Conference on Robotics and Automation, Sacramento,
, pp. 790-796.
S. S. Gey y Y. J. Cui. New potential functions for mobile robot path planning. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 16(5) (2000): 615.
Alexander S. Mikhailov y Damián H. Zanette. “Noise-induced breakdown of coherent collective motion in swarms”. Physical Review E, 60(44) (1999): 4571-4575.
Omid Esmaeili, Sai Tang, Ismail Napsiah. “Development of a new minimum avoidance system for a behavior-based mobile robot”. Fuzzy Sets and Systems, 160, 2009.
A. J. Arriaza Gómez et al. Estadística básica con R y R-Commander. Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz, 2008.
Cagnina Leticia Cecilia. “Optimización mono y mult iobjetivo a través de una heurística de inteligencia colectiva”. Tesis de Doctorado en Ciencias de la Computación, Universidad Nacional de San Luis, Argentina, 2010.