Un algortimo genético para la planificación de trayectorias

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dc.audiencegeneralPublic
dc.contributor.advisorSánchez López, Abraham
dc.contributor.authorVargas García, Pedro
dc.contributor.directorSandoval Solís, María de Lourdes
dc.coverage.placeBiblioteca Central 3er. piso
dc.date.accessioned2025-11-13T15:12:17Z
dc.date.available2025-11-13T15:12:17Z
dc.date.issued1998
dc.description.abstractEl planificar, forma parte de todas las actividades de nuestra vida diaria. Necesitamos planificar nuestras acciones desde el momento que nos levantamos por la mañana, planificamos que vamos hacer durante el día. Planificamos lo que vamos hacer durante el día que vamos a comer en el desayuno, a quien tenemos que llamar, como vamos a ir a una fiesta por la noche, etc. Cuando nosotros nos movemos necesitamos planificar una ruta para hacerlo. Por ejemplo: cuando vamos al supermercado por unos vegetales, tales usualmente los vegetales, no están a la entrada del mismo, necesitamos encontrar una ruta para llegar a ellos, lo mismo ocurre para ver a una persona cruzar la calle, etc. Para realizar esto necesitamos nuestro propio movimiento, es decir para alcanzar nuestras metas. Este proceso usualmente se llama Planificación de trayectorias “Planificación de movimiento” se usa referir el tipo de proceso computacional de mover un objeto de un lugar a otro en presencia de obstáculos. La capacidad de planificar movimientos de un ambiente dinámico es importante para los robots autónomos. La investigación de la robótica esta basada a que un robot realice unas tareas encomendadas, sin que tenga la necesidad de especificar cada acción que lleve a cabo. Para construir un robot autónomo es necesario sintetizar múltiples técnicas, incluyendo algunos elementos de inteligencia artificial. Típicamente el robot necesita obtener la información del mundo exterior usando sensores táctiles visuales o auditivos, necesita diseñar un plan apropiado para ejecutar cada una de las tareas asignadas de manera correcta, así como manejar eventos que pueden ocurrir en el mundo exterior y que necesita aprender para prever los mismos. El problema de la planificación de movimientos se pueda resumir como encontrar los movimientos necesarios para que un robot móvil se desplace de una posición inicial a una posición meta en un ambiente que contiene una serie de obstáculos predefinidos, con los cuales el robot no debe colisionar. Un obstáculo puede atravesando por el robot, o bien un área a la cual al robot debe accesar, por lo que esto afectaría su correcto desempeño, por ejemplo, áreas en que otros robots están trabajando. Resolver este problema es crucial para muchas tareas como navegación y producción automatizada. Existen tres áreas de las cuales la optimización puede aplicarse en orden de aparición en la construcción de un robot. 1.- Diseño del sistema original (mecánico, eléctrico, control etc.). 2.- Los parámetros programables de hardware para los sistemas individuales. 3.- Los programas de trayectoria y movimientos para aplicaciones individuales. En general, los AGS encuentran aplicación en las tres áreas es la planificación de trayectorias, donde han tenido un mayor campo de trabajo debido a la velocidad con la cual puede proporcionar una respuesta satisfactoria, en esta última área donde se desarrolla el presente trabajo. El contenido del capitulo 2 detalla la definición del problema básico de planificación de trayectorias, espacio de configuraciones, los distintos enfoques clásicos para resolver dicho problema. Por otra parte, el capítulo 3.- hace una breve introducción a los algoritmos genéticos como una técnica búsqueda para resolver el problema básico planificación de trayectorias. En el capitulo 4.- Se describe con detalles la implantación desarrolla en este trabajo. Finalmente, el capitulo 5.- Se muestra los resultados obtenidos con el planificador evolutivo, sus perspectivas conclusiones y las perspectivas de otros proyectos.
dc.identifier.bibrecordCO1998 V297
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/30387
dc.language.isospa
dc.publisherBenemerita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesrestrictedAccess
dc.subject.lccTecnicas de optimización--Busqueda limita proceso--Selección natural--Evolución biológica--Solución de problemas complejos
dc.subject.lccAlgoritmo bioinspirados--Son un tipo especifico algortimo bioinspirado--Se inspira en procesos naturales--Biologícos
dc.subject.lccMétodo de optimización bioinspirado--Busca ruta eficiente--Segura y sin colisiones--Punto de inicio--Punto final
dc.thesis.careerLicenciatura en Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreetoobtainLicenciado (a) en Ciencias de la Computación
dc.titleUn algortimo genético para la planificación de trayectorias
dc.typeTesis de licenciatura
dc.type.degreeLicenciatura
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