RESUMEN
     En las últimas décadas, debido la importancia de sus aplicaciones, se han propuesto muchas investigaciones sobre la planificación de caminos y trayectorias para los manipuladores, algunos de los ámbitos en los que pueden encontrarse ejemplos de aplicación son; la robótica industrial, sistemas autónomos, creación de prototipos virtuales y diseño de fármacos asistido por ordenador. Por otro lado, los algoritmos evolutivos se han aplicado en muchos campos, lo que motiva el interés del autor por investigar sobre su aplicación a la planificación de caminos y trayectorias en robots industriales.
     En este trabajo se ha llevado a cabo una búsqueda exhaustiva de la literatura existente relacionada con la tesis, que ha servido para crear una completa base de datos utilizada para realizar un examen detallado de la evolución histórica desde sus orígenes al estado actual de la técnica y las últimas tendencias.
     Esta tesis presenta una nueva metodología que utiliza algoritmos genéticos para desarrollar y evaluar técnicas para la planificación de caminos y trayectorias. El conocimiento de problemas específicos y el conocimiento heurístico se incorporan a la codificación, la evaluación y los operadores genéticos del algoritmo.
     Esta metodología introduce nuevos enfoques con el objetivo de resolver el problema de la planificación de caminos y la planificación de trayectorias para sistemas robóticos industriales que operan en entornos 3D con obstáculos estáticos, y que ha llevado a la creación de dos algoritmos (de alguna manera similares, con algunas variaciones), que son capaces de resolver los problemas de planificación mencionados.
     El modelado de los obstáculos se ha realizado mediante el uso de combinaciones de objetos geométricos simples (esferas, cilindros, y los planos), de modo que se obtiene un algoritmo eficiente para la prevención de colisiones. 
      El algoritmo de planificación de caminos se basa en técnicas de optimización globales, usando algoritmos genéticos para minimizar una función objetivo considerando restricciones para evitar las colisiones con los obstáculos. El camino está compuesto de configuraciones adyacentes obtenidas mediante una técnica de optimización construida con algoritmos genéticos, buscando minimizar una función multiobjetivo donde intervienen la distancia entre los puntos significativos de las dos configuraciones adyacentes, así como la distancia desde los puntos de la configuración actual a la final. El planteamiento del problema mediante algoritmos genéticos requiere de una modelización acorde al procedimiento, definiendo los individuos y operadores capaces de proporcionar soluciones eficientes para el problema. 
     El algoritmo de planificación de trayectorias también se basa en técnicas de optimización que usan algoritmos genéticos mediante el procedimiento directo; similares al algoritmo del problema de la planificación de caminos, pero con algunas diferencias en la función objetivo y detalles relacionados con la diferencia conceptual entre la planificación de trayectorias y caminos. El objetivo de este algoritmo es minimizar el tiempo necesario para mover el robot de una configuración inicial a otra final sin colisionar con los obstáculos, considerando los límites de los actuadores. Cada trayectoria esta construida por configuraciones adyacentes obtenidas mediante un proceso de optimización utilizando algoritmos genéticos para minimizar una función del tiempo necesario para mover el robot entre dos configuraciones adyacentes, la distancia desde los puntos de la configuración actual a la final y la distancia entre los puntos significativos de las configuraciones adyacentes a lo largo de la trayectoria. Las restricciones de este algoritmo pueden ser una o una combinación de lo siguiente: los límites de par, potencia y energía. El resultado del algoritmo de optimización es una trayectoria con un tiempo mínimo entre dos configuraciones del robot.
     Los algoritmos presentados en esta tesis han sido validados por su uso a un número significativo de ejemplos. El análisis de los resultados arroja luz sobre las características y propiedades de los algoritmos utilizados, que se reflejan en dos grandes capítulos creadas para este propósito, permitiendo obtener las conclusiones del trabajo y orientando sobre nuevas vías a explorar en trabajos futuros.