Planificación de movimientos de robots autónomos con métodos evolutivos

Abstract

El problema de planificación de movimientos de un robot autónomo consiste en tratar de encontrar un camino que vaya desde un punto de inicio hasta un punto objetivo a la vez que evita colisionar con los obstáculos del entorno. Existen numerosos algoritmos que resuelven este problema de manera eficiente. Los algoritmos genéticos son métodos de búsqueda y optimización basados en la teoría evolutiva. Parten de una población de soluciones que se van optimizando siguiendo un proceso iterativo. Este tipo de algoritmos tiene una gran capacidad de optimización ya que permite búsquedas paralelas y además tienen una implementación simple y flexible. En este trabajo se propone un algoritmo genético para resolver el problema de planificación y se comparan las soluciones obtenidas con otros métodos ya conocidos y utilizados comúnmente. El algoritmo propuesto obtiene soluciones prometedoras, caminos de longitud corta y con mejores características que las de los caminos obtenidos por el resto de algoritmos.---ABSTRACT---Path planning problem is about trying to find a path from an initial point to a goal, both given, while avoiding colliding with obstacles from the environment. There are many algorithms that solve this problem efficiently. Genetic algorithms are search and optimization methods based on evolution theory. They start from a population of solutions that are optimized following an iterative process. These algorithms have a great optimization capacity since they allow parallel search. They also have a simple and flexible implementation. In this project a genetic algorithm is proposed to solve path planning problem. The solutions obtained by this algorithm are compared with other known and commonly used path planning methods. The proposed algorithm obtains promising solutions, short paths with better characteristics than those of the paths obtained by the other methods.