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Universidad Politécnica de Tulancingo

Generación de trayectorias para robots

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Dentro de la gran cantidad de problemas abiertos relacionados a la robótica móvil, en el laboratorio de automatización y control de la Universidad Politécnica de Tulancingo se está trabajando actualmente, entre otros proyectos, en la tarea de generación de trayectorias de movimiento, este problema se refiere a encontrar el camino que un robot móvil tiene que seguir para llegar a una posición final de manera autónoma.

Este problema se puede resolver desde diferentes enfoques, dependiendo de la información disponible con la que cuente el robot, por ejemplo: el método de control cinemático, calcula la velocidad y dirección del robot en función de su posición y orientación con respecto al objetivo.

Por otro lado cuando se utilizan curvas de Bezier, es necesario definir un polinomio de interpolación entre el punto inicial y final para calcular la velocidad del robot.

En el caso del algoritmo de campos potenciales, se construye una función tridimensional donde los obstáculos se muestran como montañas y el objetivo como un valle, el robot calcula la pendiente más pronunciada en cada punto del mapa y se mueve en esa dirección.

Nuestro grupo de trabajo también trabaja en el uso de técnicas que se basan en el muestreo aleatorio del espacio de trabajo del robot, dentro de esta categoría se encuentran los algoritmos conocidos en inglés como Probabilistic Road Maps.

Estos algoritmos se caracterizan por evadir obstáculos fijos y móviles con un tiempo de respuesta relativamente corto, comparado con otras técnicas.

Inicialmente es necesario crear un mapa del entorno del robot representado por una matriz de ocupación. Esta matriz es una representación discreta que describe cada ubicación del mapa con un 1 si el espacio está libre y con un 0 si el espacio está ocupado. Un mapa de este estilo debe tener definida una resolución, es decir, el tamaño real que representa cada celda de la matriz en el mundo real.

También es necesario que el robot móvil cuente con sensores y algoritmos apropiados para estimar su posición actual dentro de ese mapa. La tarea del cálculo de la posición actual del robot es un área bastante extensa en sí misma, se puede resolver por medio de visión artificial, odometría o combinaciones de estas.

Haciendo uso de esta información la ruta que debe seguir el robot para llegar a la posición final, sin chocar con los obstáculos, se describe como una serie de puntos que debe seguir el robot.

El primer paso para construir la ruta consiste en seleccionar de manera aleatoria posiciones por las que el robot podría navegar sin chocar con los obstáculos, a estos puntos los llamaremos nodos y están definidos por sus coordenadas en la matriz de ocupación.

Después para cada nodo en el mapa, se construye una lista de todos los otros nodos que se encuentran dentro de un radio predeterminado y se dice que estos nodos están conectados.

Partiendo del nodo en el que el robot se encuentra actualmente, se busca dentro de la matriz de conectividad el nodo que está más cerca a la posición objetivo y se selecciona como el nodo actual. Este proceso continúa hasta que el nodo actual se encuentre en la posición objetivo.

Debido a la posición aleatoria de los nodos usados, la ruta encontrada de esta forma no será continua, es decir tendrá cambios bruscos de posición, por lo que será necesario aplicar técnicas de filtrado para suavizarla.

RAFAEL NÚÑEZ / OSCAR VARGAS

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