En las últimas décadas, debido la importancia de sus aplicaciones, se han propuesto muchas investigaciones sobre la planificación de caminos y trayectorias para los manipuladores, algunos de los ámbitos en los que pueden encontrarse ejemplos de aplicación son; la robótica industrial, sistemas autónomos, creación de prototipos virtuales y diseño de fármacos asistido por ordenador. Por otro lado, los algoritmos evolutivos se han aplicado en muchos campos, lo que motiva el interés del autor por investigar sobre su aplicación a la planificación de caminos y trayectorias en robots industriales.
En este trabajo se ha llevado a cabo una búsqueda exhaustiva de la literatura existente relacionada con la tesis, que ha servido para crear una completa base de datos utilizada para realizar un examen detallado de la evolución histórica desde sus orígenes al estado actual de la técnica y las últimas tendencias.
Esta tesis presenta una nueva metodología que utiliza algoritmos genéticos para desarrollar y evaluar técnicas para la planificación de caminos y trayectorias. El conocimiento de problemas específicos y el conocimiento heurístico se incorporan a la codificación, la evaluación y los operadores genéticos del algoritmo.
Esta metodología introduce nuevos enfoques con el objetivo de resolver el problema de la planificación de caminos y la planificación de trayectorias para sistemas robóticos industriales que operan en entornos 3D con obstáculos estáticos, y que ha llevado a la creación de dos algoritmos (de alguna manera similares, con algunas variaciones), que son capaces de resolver los problemas de planificación mencionados.
El modelado de los obstáculos se ha realizado mediante el uso de combinaciones de objetos geométricos simples (esferas, cilindros, y los planos), de modo que se obtiene un algoritmo eficiente para la prevención de colisiones.
El algoritmo de planificación de caminos se basa en técnicas de
optimización globales, usando algoritmos genéticos para minimizar una función
objetivo considerando restricciones para evitar las colisiones con los obstáculos. El
camino está compuesto de configuraciones adyacentes obtenidas mediante una
técnica de optimización construida con algoritmos genéticos, buscando minimizar
una función multiobjetivo donde intervienen la distancia entre los puntos
significativos de las dos configuraciones adyacentes, así como la distancia desde
los puntos de la configuración actual a la final. El planteamiento del problema
mediante algoritmos genéticos requiere de una modelización acorde al
procedimiento, definiendo los individuos y operadores capaces de proporcionar
soluciones eficientes para el problema. / Abu-Dakka, FJM. (2011). Trajectory planning for industrial robot using genetic algorithms [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/10294
| Identifer | oai:union.ndltd.org:upv.es/oai:riunet.upv.es:10251/10294 |
| Date | 14 March 2011 |
| Creators | ABU-DAKKA, FARES JAWAD MOHD |
| Contributors | Valero Chuliá, Francisco José, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Mecánica y de Materiales - Departament d'Enginyeria Mecànica i de Materials |
| Publisher | Universitat Politècnica de València |
| Source Sets | Universitat Politècnica de València |
| Language | English |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| Source | Riunet |
| Rights | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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