Desempeño en métodos de navegación autónoma para robots móviles

Abstract

En este trabajo se presenta una comparación de los tiempos de respuesta, optimización de la ruta y complejidad del grafo en métodos de planificación de trayectoria para robots móviles autónomos. Se contrastan los desarrollos de Voronoi, Campos potenciales, Roadmap probabilístico y Descomposición en celdas para la navegación en un mismo entorno y validándolos para un número variable de obstáculos. Las evaluaciones demuestran que el método de generación de trayectoria por Campos Potenciales, mejora la navegación respecto de la menor ruta obtenida, el método Rapidly Random Tree genera los grafos de menor complejidad y el método Descomposición en celdas, se desempeña con menor tiempo de respuesta y menor coste computacional.
 Palabras Clave: optimización, trayectoria, métodos de planificación, robots móviles.
 Referencias
 [1]H. Ajeil, K. Ibraheem, A. Sahib y J. Humaidi, “Multi-objective path planning of an autonomous mobile robot using hybrid PSO-MFB optimization algorithm, ” Applied Soft Computing, vol. 89, April 2020.
 [2]K.Patle, G. Babu, A. Pandey, D.R.K. Parhi y A. Jagadeesh, “A review: On path planning strategies for navigation of mobile robot,” Defence Technology, vol. 15, pp. 582-606, August 2019.
 [3]T. Mack, C. Copot, D. Trung y R. De Keyser, “Heuristic approaches in robot path planning: A survey,” Robotics and Autonomous Systems, vol. 86, pp. 13-28, December 2016.
 [4]L. Zhang, Z. Lin, J. Wang y B. He, “Rapidly-exploring Random Trees multi-robot map exploration under optimization framework,” Robotics and Autonomous Systems, vol. 131, 2020.
 [5]S. Khan y M. K. Ahmmed, "Where am I? Autonomous navigation system of a mobile robot in an unknown environment," 2016 5th International Conference on Informatics, Electronics and Vision (ICIEV), pp. 56-61, December 2016.
 [6]V. Castro, J. P. Neira, C. L. Rueda, J. C. Villamizar y L. Angel, "Autonomous Navigation Strategies for Mobile Robots using a Probabilistic Neural Network (PNN)," IECON 2007 - 33rd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, pp. 2795-2800, Taipei, 2007.
 [7]Y. Li, W. Wei, Y. Gao, D. Wang y C. Fan, “PQ-RRT*: An improved path planning algorithm for mobile robots,” Expert Systems with Applications, vol. 152, August 2020.
 [8]A. Muñoz, “Generación global de trayectorias para robots móviles, basada en curvas betaspline,” Dep. Ingeniería de Sistemas y Automática Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla, 2014.
 [9]H. Montiel, E. Jacinto y H. Martínez, “Generación de Ruta Óptima para Robots Móviles a Partir de Segmentación de Imágenes,” Información Tecnológica, vol. 26, 2015.
 [10] C. Expósito, “Los diagramas de Vornooi, la forma matemática de dividir el mundo,” Dialnet, Diciembre 2016.