dc.contributor.author |
Peña Echeverría, Andrea Maybell |
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dc.date.accessioned |
2021-01-18T16:34:12Z |
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dc.date.available |
2021-01-18T16:34:12Z |
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dc.date.issued |
2019 |
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dc.identifier.uri |
http://repositorio.uvg.edu.gt/xmlui/123456789/3793 |
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dc.description |
Tesis. Licenciatura en Ingeniería Mecatrónica. Facultad de Ingeniería (103 p.). |
en_US |
dc.description.abstract |
Este trabajo tuvo como objetivo el desarrollar e implementar un algoritmo de control
para un sistema de robots multiagente orientado a misiones de búsqueda, basado en los
métodos teóricos de grafos y control moderno. Se logró caracterizar el comportamiento de
un enjambre de robots usando estas teorías. Específicamente el desarrollo se basó en la
ecuación de consenso modificada y la implementación de grafos mínimamente rígidos.
Se realizó un proceso iterativo para la construcción y selección del subalgoritmo para
lograr el éxito de la formación, posteriormente se incluyó el control para la evasión de
obstáculos y cambio de formación. El paso entre un modelo y el siguiente fue determinado por las métricas de evaluación, donde el error cuadrático medio y la energía requerida por el sistema fueron las medidas más importantes en la evaluación del modelo de formación y el porcentaje de veces que el sistema llegaba a la meta fue el indicador de éxito del algoritmo completo. Una llegada a la meta implicaba que el sistema fue capaz de formarse y atravesar los obstáculos del entorno.
La implementación se llevó a cabo en el entorno de simulación Webots de Cyberbotics
y se evaluaron las métricas establecidas para cuantificar el éxito de este. Estas métricas
indicaron que el control únicamente de formación tuvo un éxito del 11 %, mientras que el
algoritmo completo tuvo un éxito del 80 %. Es decir, que el enjambre es capaz de alcanzar la meta establecida, aunque no logre en su totalidad la formación inicial. |
en_US |
dc.language.iso |
es |
en_US |
dc.publisher |
Universidad del Valle de Guatemala |
en_US |
dc.title |
Algoritmo de sincronización y control de sistemas de robots multiagente para misiones de búsqueda. |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |