Resumen:
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[ES] En este Trabajo de Fin de Máster se implementa un algoritmo de planificación de trayectorias basado en Campos de Potencial Artificial para esquivar distintos tipos de obstáculos estáticos y dinámicos, además su desempeño ...[+]
[ES] En este Trabajo de Fin de Máster se implementa un algoritmo de planificación de trayectorias basado en Campos de Potencial Artificial para esquivar distintos tipos de obstáculos estáticos y dinámicos, además su desempeño se evalúa en simulación empleando MatLab.
Actualmente el campo de la Robótica Móvil es un área de desarrollo e investigación muy popular debido a sus interesantes aplicaciones como la exploración espacial, la monitorización del aire o del agua, los vehículos autónomos o búsqueda y salvamento. La Robótica de Enjambres es una nueva y prometedora área de desarrollo inspirada por el comportamiento de los insectos sociales. La idea es que un gran sistema multirrobot puede desarrollar tareas de forma más eficiente, robusta y rápida que un único robot más complejo.
El método de los Campos de Potencial Artificial es uno de los más populares para planificación de trayectorias debido a su sencillez, elegancia matemática y buenos resultados. Sin embargo, este método tiene algunos problemas inherentes como los mínimos locales. La base de este método es que los robots son considerados partículas moviéndose en el campo de potencial virtual. Además, a los obstáculos se les asigna un potencial que repele al robot y al objetivo se le asigna un potencial que lo atrae.
El objetivo principal de este proyecto es lograr una navegación exitosa para tres robots en un entorno conocido utilizando el método de los Campos de Potencial Artificial. Con el objetivo de realizar una simulación cercana a una aplicación real, el diseño del entorno está inspirado en un almacén donde los robots realizan tareas logísticas. Se han realizado diferentes tipos de pruebas y simulaciones para probar las características del método y su rendimiento global.
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[EN] In this dissertation a path planning algorithm for mobile robots is implemented using Artificial Potential Fields (APF) to avoid different types of dynamic and static obstacles and its performance is proven in simulation ...[+]
[EN] In this dissertation a path planning algorithm for mobile robots is implemented using Artificial Potential Fields (APF) to avoid different types of dynamic and static obstacles and its performance is proven in simulation using MatLab.
Mobile robotics is a very popular area of development and research nowadays due to its interesting applications such as space exploration, air and water monitoring, autonomous vehicles or search and rescue. Swarm robotics is a new and promising branch of knowledge in this field. It is inspired by social insects and their behaviour. The idea behind this is that a large multi-robot system can perform tasks more efficiently, robustly and quickly than a single and more complex mobile robot.
Artificial Potential Fields is one of the most popular path planning methods due to its simplicity, mathematical elegance and good results. However, this method has inherent problems such as local minima. The basis of APF method is that robots are considered particles moving in the virtual potential field. Then, the obstacles are assigned a potential field that repel the robot and the goal is given a potential field that attract it.
The main aim of this project is to achieve a successful navigation for three robots in a known environment using APFs. In order to simulate a situation that could be close to a real-world
application, the environment has been inspired by a warehouse where the robots are performing logistic tasks. Different types of test and simulations have been done to test the features of the method and its global performance.
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