Resumen

Compara el desempeño de dos técnicas de planificación de movimientos: la descomposición exacta trapezoidal y la descomposición adaptativa de celdas a través de mallas. Ambas técnicas se implementan en robots móviles Lego Mindstorms, bajo el ambiente de desarrollo Java-LeJOS. Su Evaluación se realizó en tres ambientes de prueba, asumiendo la geometría del robot de dos maneras: como un punto y como un círculo en el espacio. Esta Evaluación permitió ver que la descomposición exacta presenta trayectorias más cortas que la adaptativa; que su desempeño es similar en cuanto al error generado en la localización real final del robot; y que ambas técnicas permiten hallar caminos con menor distancia cuando se considera la geometría del robot como un círculo, que cuando se considera como un punto, ya que se delimitan opciones de recorridos más cercanos a la realidad.

I. INTRODUCCIÓN

El presente artículo pretende comparar el desempeño de dos técnicas usadas en la navegación de robots móviles a través de la planificación de movimientos; tales técnicas son: la descomposición exacta y la descomposición adaptativa de celdas, que fueron implementadas para la navegación de un robot tipo diferencial Lego Mindstorms haciendo uso del ambiente Java-LeJOS.

Para ello, en la sección II se define qué es la planificación en general y la planificación de movimientos; en la sección III se explica la arquitectura del modelo seguido para la implementación de dichas técnicas; en la sección IV se especifican las características del robot construido para la realización de las pruebas de las dos técnicas de planificación utilizadas, detallando su configuración geométrica, la cual se simplificó asumiéndolo como un robot circular; en la sección V se presentan los conceptos fundamentales de las técnicas que se emplearon, y se realiza una explicación general de cómo se desarrolla su implementación bajo el ambiente de desarrollo Java-LeJOS [1] para robots Lego Mindstorms [2]; en la sección VI se describe cómo se utilizó un compás magnético para corregir la trayectoria seguida por el robot en el mundo real, luego de aplicar los resultados obtenidos con las técnicas de planificación de movimientos que se usaron; en la sección VII se presentan los resultados obtenidos en tres escenarios distintos, midiendo el desempeño de ambas técnicas en cuanto a la distancia, su error en la localización final y el tipo de geometría utilizada, y, finalmente, la sección VIII presenta las conclusiones, una mirada al trabajo futuro y un análisis comparativo, basado en los resultados, del desempeño de las implementaciones realizadas.

II. LA PLANIFICACIÓN PARA LA NAVEGACIÓN DE ROBOTS

La planificación es un proceso abstracto y deliberativo que escoge y organiza acciones anticipando sus resultados esperados [3]. Al deliberar se busca alcanzar, tan bien como sea posible, los objetivos preestablecidos. Este proceso es tratado bajo la óptica de la inteligencia artificial a través de su área conocida como planificación automática. Uno de los campos de aplicación de esta área es la planificación de movimientos [4, 5, 6], la cual propone algoritmos orientados a la solución de problemas en los que, dada una posición inicial, un sistema móvil logre alcanzar una posición y estado final establecidos.

• Materias:Robots Robótica Algoritmos (Computadores) Inteligencia artificial Programación (Computadores electrónicos)
• Subjects:Robot Robotics Computer algorithms Artificial intelligence Programming (Electronic computer)
• Palabras claves:Planificación de movimientos; Navegación de robots; Robótica móvil; Robot Lego Mindstorms; Programación en Java-LeJOS
• Keywords:Motion Planning; Robot Navigation,Mobile Robotics; Lego Mindstorms Robots; Java-LeJOS Programming.