La robótica de enjambre es un campo de investigación dentro del área de la robótica que estudia la coordinación de un gran número de robots simples. Este campo de investigación se inspira en el comportamiento observado en los insectos sociales, los cuales son grandes ejemplos de cómo un gran número de individuos simples pueden interactuar para crear sistemas inteligentes colectivos. En estos sistemas el comportamiento colectivo emerge de forma auto-organizada a partir de las interacciones entre los individuos y entre los individuos y el entorno. De la misma manera, en los sistemas de enjambre artificiales, la inteligencia es una propiedad emergente a partir del comportamiento global del enjambre. En estos sistemas, el enjambre es capaz de llevar a cabo tareas, de manera global, que están fuera de las capacidades de un robot individual. Los sistemas robóticos de enjambre deben cumplir una serie de características que los diferencian de otros sistemas multi-robóticos. Algunas de estas características son compartidas con los sistemas multi-agente, por lo tanto, éstos pueden ser una alternativa para la construcción de este tipo de sistemas. En este trabajo se presentan un conjunto de comportamientos colectivos para enjambres artificiales. Para dotar de un marco de implantación a estos comportamientos, se define un modelo de arquitectura híbrida para el control de un enjambre de robots basada en un sistema multi-agente. Una de las características básicas de este modelo es su división en capas, que permite utilizar la capa inferior, de enjambre puro, de manera aislada, para tareas donde el comportamiento colectivo del enjambre emerge únicamente a partir de las interacciones entre los agentes y el entorno. En primer lugar, se analizan tres comportamientos básicos de robótica de enjambre: agregación, movimiento coordinado (flocking) y dispersión. Posteriormente, se definen dos comportamientos concretos para un enjambre de robots. El primero de éstos muestra un comportamiento para la localización de recursos en el entorno, donde los robots son capaces de localizar la fuente de recursos más prometedora en entornos desconocidos, con ruido y con diversas fuentes de recursos. El segundo caso define un comportamiento capaz de detectar, monitorizar, cubrir y marcar el perímetro de un vertido petrolífero marítimo.
Identifer | oai:union.ndltd.org:ua.es/oai:rua.ua.es:10045/36619 |
Date | 06 February 2014 |
Creators | Sempere-Tortosa, Mireia |
Contributors | Aznar Gregori, Fidel, Pujol, Mar, Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial |
Publisher | Universidad de Alicante |
Source Sets | Universidad de Alicante |
Language | Spanish |
Detected Language | Spanish |
Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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