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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorAvilés S., Oscar Fernandospa
dc.contributor.advisorFlórez Hurtado, Rubén Daríospa
dc.contributor.authorMartínez Puerta, John Jairospa
dc.contributor.authorVallejo Jiménez, Margarita Maríaspa
dc.date.accessioned2020-04-13T15:08:19Zspa
dc.date.available2020-04-13T15:08:19Zspa
dc.date.issued2015spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.autonoma.edu.co/handle/11182/865spa
dc.description.abstractEn el presente trabajo se comparan dos estrategias de navegación colaborativas, enmarcadas en el contexto de grupos de múltiples robots móviles, aplicados a la búsqueda de rutas óptimas entre un punto de partida y un punto de destino cuya ubicación es desconocida. Se describen las tendencias de la robótica móvil colaborativa y los enfoques de Inteligencia Artificial aplicados, haciendo énfasis en los sistemas de múltiples agentes y las metaheurísticas comúnmente usadas en este ámbito. Posteriormente se hace un análisis de las arquitecturas y se propone una arquitectura inspirada en un sistema nervioso biológico. Finalmente se hace un estudio estadístico que contrasta una estrategia tipo enjambre con una estrategia tipo multiagente, a partir de simulaciones de sistemas multi-robot, con el fin de determinar cuál de estas presenta mejor desempeño para ejecución de tareas colectivas, en ambientes simulados aplicadas a sistemas multi-robots.spa
dc.formatapplication/pdfspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Manizalesspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.sourceUniversidad Autónoma de Manizalesspa
dc.sourceRepoUAM-UAMspa
dc.titleComparación de estrategias de navegación colaborativa para robótica móvilspa
thesis.degree.nameMagister en Mecatrónica y Controlspa
thesis.degree.grantorUniversidad Autónoma de Manizalesspa
thesis.degree.levelMaestríaspa
thesis.degree.disciplineFacultad de ingenieria. Maestría en Mecatrónica y Controlspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TMspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríaspa
dc.publisher.placeManizalesspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.subject.proposalRobótica móvilspa
dc.subject.proposalInteligencia artificialspa
dc.subject.proposalCampos potencialesspa
dc.subject.proposalEnjambre-Ingenieríaspa
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.rights.accessRightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
oaire.accessRightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.description.abstractengIn the present work, two collaborative navigation strategies are compared, framed in the context of groups of multiple mobile robots, applied to the search for optimal routes between a starting point and a destination point whose location is unknown. The trends in collaborative mobile robotics and applied Artificial Intelligence approaches are described, with an emphasis on multi-agent systems and metaheuristics commonly used in this area. Subsequently, an analysis of the architectures is made and an architecture inspired by a biological nervous system is proposed. Finally, a statistical study is carried out that contrasts a swarm-type strategy with a multi-agent type strategy, based on simulations of multi-robot systems, in order to determine which of these presents better performance for the execution of collective tasks, in simulated environments applied to multi-robot systems.eng
dc.subject.keywordMobile roboticseng
dc.subject.keywordArtificial intelligenceeng
dc.subject.keywordPotential fieldseng
dc.subject.keywordSwarm-Engineeringeng
Aparece en las colecciones: Maestría en Mecatrónica y Control

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