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Aplicaciones prácticas para algoritmos de inteligencia y robótica de enjambre.

Resumen

El objetivo principal de este proyecto es la implementación de algoritmos de inteligencia computacional y robótica de enjambre, y desarrollar aplicaciones para dichos algoritmos. Para ello se implementó el algoritmo Ant Colony Optimization modificado, para que este resuelva problemas de exploración de terrenos, planificación de trayectorias y evasión de obstáculos, y problemas de procesamiento de imágenes biomédicas. Asimismo, para estos algoritmos se realizaron simulaciones realistas y, en algunos casos, se tomó en cuenta restricciones físicas que afectan el funcionamiento del algoritmo, como lo son los obstáculos y velocidad. Para los problemas de exploración de terrenos, planificación de trayectorias y evasión de obstáculos se propuso dos algoritmos. El primero se enfoca en la planificación de trayectorias y evasión de obstáculos, y el segundo en explorar terrenos desconocidos y realizar mapeos de estos. Ambos algoritmos se implementaron en Matlab y se tomó como base la implementación del Ant Colony Optimization desarrollada en un trabajo anterior. Los algoritmos se validaron utilizando tres mapas. Se logró planificar trayectorias que evaden obstáculos, y replicar mapas explorados. Se validó el funcionamiento del algoritmo de planificación de trayectorias en la plataforma Webots utilizando robots diferenciales. Para esto, se tomaron las trayectorias generadas por el algoritmo. Se implementaron los controladores LQI, de pose y de pose de Lyapunov. Para los problemas de procesamiento de imágenes médicas se propuso un algoritmo que realiza registro de imágenes médicas. La implementación de dicho algoritmo se realizó en Matlab y se tomó como base la implementación del Ant Colony Optimization desarrollada en un trabajo anterior. La finalidad de este algoritmo es transformar una imagen distorsionada en una imagen de referencia. Se validó la implementación utilizando imágenes de prueba e imágenes médicas. Se logró transformar las imágenes distorsionadas en las imágenes de referencia y obtener la transformación que se debe emplear a la imagen distorsionada para obtener la imagen registrada. (A)