Planificación del movimiento basada en sensores para un robot móvil con dinámica usando técnicas de campos potenciales

  1. ÁLVAREZ PRIETO, DIEGO
Dirigida por:
  1. Juan Carlos Álvarez Álvarez Director/a

Universidad de defensa: Universidad de Oviedo

Fecha de defensa: 24 de mayo de 2004

Tribunal:
  1. Guillermo Ojea Merín Presidente/a
  2. Rafael Corsino González de los Reyes Secretario/a
  3. Joaquín López Fernández Vocal
  4. Rafael Sanz Domínguez Vocal
  5. Eduardo Zalama Casanova Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 102556 DIALNET

Resumen

En esta tesis se proponen los campos potenciales como técnica para resolver el problema del guiado de robots móviles en entornos desconocidos a partir de sus sensores. La Planificación del Movimiento se define como la búsqueda de los comandos de control que se deben enviar a un robots móvil para que éste logre desplazarse desde una posición inicial hasta una posición objetivo. Si los obstáculos presentes en el entorno de trabajo no se conocen a priori, se debe recurrir al empleo de sensores. De igual forma, si se tienen en cuenta las características dinámicas del robot, no es suficiente encontrar una ruta que una la posición inicial y la posición final. Se debe calcular una trayectoria que incluya la velocidad y aceleración del robot en cada instante. Sólo en el caso de que estos valores sean aceptables se ha encontrado una solución del problema. Este trabajo aborda el uso de los campos potenciales para resolver el problema de la Planificación del Movimiento basada en sensores (Sensor Based Motion Planning, SBMP). Dentro del campo de la robótica los métodos de campos potenciales han tenido fundamentalmente otras dos aplicaciones: el desarrollo de métodos de evitación de obstáculos, y el cálculo de rutas que unan dos puntos del espacio disponiendo de información completa. Para buscar una solución al problema, se han estudiado la dos familias de campos potenciales más extendidas en robótica, los campos potenciales basados en fuerzas de atracción-repulsión y los campos potenciales de Laplace. Los primeros se usan principalmente como algoritmos de evitación de obstáculos, mientras que los segundos se emplean esencialmente en planificación con información completa del entorno. En la tesis se aborda el estudio de las principales limitaciones de estos algoritmos, así como la forma de superarlas. De esta forma, se estudian los tres factores más importantes: la forma de garantizar que los algoritmos encue