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En la navegación autónoma de robots se debe tomar en cuenta las variables del entorno en el cual se desenvuelve, dentro de las cuales se encuentra: los obstáculos, las metas, etc. Para obtener dicha información, los robots utilizan diferentes tipos de sensores y otros dispositivos, por ejemplo cámaras, que le permiten calcular sus movimientos e interactuar con el entorno.
Uno de los métodos más utilizados es la navegación autónoma por medio de conductas o comportamientos que pueden ser aprendidos o evolucionados utilizando algún método de aprendizaje. La navegación puramente reactiva hace que el robot esquive los obstáculos a medida que estos vayan apareciendo y se dirija hacia las metas y sub-metas. Las conductas pueden ser definidas con heurística o pueden ser aprendidas a medida que el robot se vaya encontrando con diferentes ambientes.
Las herramientas más utilizadas para generar sistemas autónomos de navegación para robots son:
-Lógica Difusa,
-Algoritmos Genéticos y
-Redes Neuronales,
o combinaciones de estas.
La lógica difusa ofrece una forma efectiva de representar conductas por medio de variables de entrada, una lista de reglas difusas y variables de salida, por lo tanto es uno de los métodos más utilizados para controlar robots autónomos.
Para el aprendizaje y evolución de los robots se utilizan los algoritmos genéticos o las redes neuronales que evalúan de forma eficiente todas las posibles combinaciones de las conductas y pueden seleccionar las mejores.
También debe existir un ente para arbitrar dichas conductas, que por lo normal se incluye dentro del sistema difuso, que verifica que en el mismo momento no se esté ejecutando más de una conducta, para el caso de los sistemas monoconducta, o que las conductas que se ejecutan no se anulen entre ellas, en el caso de los sistemas multiconducta.
Cerebro robótico para navegación de búsqueda de objetos.
Creación de sistemas autónomos.
http://www.monografias.com/cgi-bin/jump.cgi?ID=142426
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