Análisis del comportamiento de robots móviles autónomos en base redes neuronales artificiales
Un enfoque desde el paradigma reactivo
Palabras clave:
Mecanismo de Aprendizaje, Navegación Autónoma, Redes Neuronales, Robótica CognitivaResumen
La navegación robótica es aplicable a múltiplesdisciplinas y entornos industriales; y en estesentido, la aplicación de la Inteligencia Artificialcon tecnologías inteligentes como redes neuronales,algoritmos genéticos y aprendizaje automático entreotras cobra un gran protagonismo dentro del campode la Robótica Cognitiva para su desarrollo. Lacapacidad de reacción que posee un robot cuandose encuentra ante situaciones inesperadas, constituyeuna de sus principales cualidades para desenvolverseeficazmente en el entorno donde este deba operar,lo cual indica el grado de autonomía que este posee.Las consideraciones expuestas, constituyen laprincipal fuente de motivación que conduce aeste grupo de investigación a realizar una serie dedesarrollos tendientes a mejorar el rendimiento delos robots navegadores en entornos estructuradoscon obstáculos definidos. En esta línea, en elpresente artículo se pretende comunicar los primerosdesarrollos realizados y cuyo principal aporte sefocaliza en evaluar el desempeño del paradigmareactivo bajo la aplicación de la tecnología de lasredes neuronales con aprendizaje supervisado.En este sentido, la tecnología utilizada para llevarcabo los diferentes experimentos, permitenobtener conclusiones respecto de las formas másrecomendables en cuanto a su implementación entérminos de la conducta deseada del robot en suactividad de navegación. La metodología utilizadaimplementa un entorno de simulación que permiteentrenar distintas trayectorias del robot navegador yevaluar el rendimiento de este en fase de operación.Se exponen y se analizan los principales resultadosde los experimentos realizados señalando laimportancia de las características de las trayectorias deentrenamiento utilizadas y del entorno de operacióndel robot. Asimismo, las conclusiones obtenidasdestacan las principales bondades y limitaciones delparadigma aplicado, así como también las futuraslíneas de investigación que continúa desarrollandoeste grupo con idea de comunicarlas y ponerlas aconsideración en vuestro congreso.
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Referencias
Santos, J., Duro, R.: Evolución Artificial y Robótica Autónoma, Ed. Ed. Alfaomega – Ra-Ma,México (2005).
Harvey, I.: Artificial Evolution and Real Robots,Proceedings of Internacional Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB), Masanori Sugisaka (Ed), Beppu, Japan, pp. 138-141, (1996).
Amalia F. Foka and Panos E. Trahanias. Predictive autonomous robotnavigation. 2002. In In Proc. of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 490-495.
Ollero Baturone, A.: Robótica Manipuladores y robots móviles, Ed. Alfaomega – Marcombo,Barcelona España (2007).
Valentino Braitenberg, Vehicles. Experiments in Synthetic Psychology,1987, The MIT Press. EEUU.
Brooks, R.: Achieving Artificial Intelligence through Building Robots, A.I. Memo 898, MIT, AI Lab (1986).
Maes, P.: A Bottom-up Mechanism for Behavior Selection in an Artificial Creature, Proceedings of the First International Conference on Simulation of Adaptive Behavior (SAB90), The Mit Press, pp.238-246, (1991).
Mataric, M.J.: Designing Emergent Behavior: From Local Interactions to Collective Intelligence,From Animals to Animat 2, Proceedings of the Second International Conference on Simulation of Adaptive Behavior (SAB92), J-A. Meyer,H. Roitblat, and S. Wilson (Eds.), MIT Press,Cambridge, MA, pp. 432-441, 1992.
Adrian. E. Scillato, Daniel. L. Colón y Juan. E. Balbuena: Técnicas de Navegación Híbrida para Navegación de Robots Móviles. Ed. Rama de Estudiantes del IEEE. Tesis de grado para obtener
Balbuena: Técnicas de Navegación Híbrida para el grado de Ingeniero Electrónico. Universidad Nacional del Comahue.
Sierra, E., García-Martínez, R., Hossian, A.,Britos, P. y Balbuena, E. 2006. Providing Intelligent User-Adapted Control Strategies in Building Environments. Research in Computing Science Journal, 19: 235-241.
García Martínez R., Servente M., Pasquini D.,(2003). Sistemas Inteligentes. Ed: Nueva Librería.Buenos Aires.