Algoritmos de simulación de la trayectoria óptima de robots realizado en los laboratorios de Ingeniería Electrónica de la Universidad Nacional del Altiplano, 2017

• Autor: Lopez Flores, Jesus Vidal
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional Del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/17673
• Enlace del recurso: http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/17673
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Algoritmos; Locomoción; Robot; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02

En la presente tesis se buscó y se simuló los algoritmos que respondan a una mejor respuesta en la evasión de obstáculos para el seguimiento de un punto fijo de llegada y así lograr cumplir con el objetivo final, determinar algoritmos de simulación para una mejor trayectoria de la locomoción de un robot en los laboratorios de Electrónica, para ello se trabajara con los recursos de memoria y tiempo en función a la dimensión del tamaño de nuestro espacio a trabajar, para ello se está optando por dos tipos de algoritmos: Walk Random y Tree Guarding Walk; los cuales ayudará a analizar cuál de estos dos tipos de algoritmos nos puede cumplir con la optimización de nuestro problema de evasión de obstáculos. Lo primero a realizar fue, la programación de estos algoritmos y ver los tiempos de respuesta que demorará en llegar al objetivo, cuya trayectoria incluirá algunos obstáculos a evadir, la dimensión del recorrido estará incluido para obtener los tiempos de respuesta de cada uno de los algoritmos. Se ha utilizado en el proceso de la investigación una metodología OpenUP. Según Pressman (2005) la metodología Open Unified Process, o también conocida en castellano como Proceso Unificado, como instrumento se utilizó el lenguaje de programación PHYTON; se concluyó: El marco de integración de algoritmos de seguimiento y planificación de trayectorias propuesto, muestra bajos errores en el seguimiento de las trayectorias, debido a la optimización de los parámetros del controlador, para cada trayectoria. Es decir, el controlador, genera la mejor solución para cada trayectoria. Por otro lado, los parámetros del controlador obtenidos mediante algoritmos garantizan una solución casi óptima, ya que evita caer en mínimos locales a diferencia de otros métodos de optimización. El ampliamente probado algoritmo de planificación modelo Walk Random y Tree Guarding Walk ha probado su eficacia en la generación de trayectorias tanto locales como globales y su eficiencia en términos de tiempo de cómputo. Lo que hace adecuado para la trayectoria de un robot. La evasión local de obstáculos detectados por el sensor Kinect, resulta adecuado para la detección de objetos en el camino del robot. Pero se debe tener en cuenta en su implementación en terreno, el efecto de la luz sobre el sensor de profundidad y los efectos de la vibración.