Control, planning y navegación basados en inteligencia computacional

El presente trabajo describe una propuesta de investigación para atacar el problema de agentes (robots) móviles autónomos. Dicha tarea es realizada por investigadores de distintas líneas del LIDIC, y en consecuencia, con técnicas diferentes las cuales pueden usarse solas y/o combinadas. Dentro de l...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Esquivel, Susana Cecilia, Kavka, Carlos, Leguizamón, Guillermo
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2002
Materias:	Ciencias Informáticas ARTIFICIAL INTELLIGENCE agentes móviles control Intelligent agents Algorithms Planning navegación Neural nets algoritmos evolutivos redes neuronales colonia de hormigas
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22058
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	El presente trabajo describe una propuesta de investigación para atacar el problema de agentes (robots) móviles autónomos. Dicha tarea es realizada por investigadores de distintas líneas del LIDIC, y en consecuencia, con técnicas diferentes las cuales pueden usarse solas y/o combinadas. Dentro de los distintos aspectos que están involucrados dentro de esta problemática, la investigación tiene como objetivo centrarse en dos temáticas bien delimitadas, por un lado el control y, por otro, en algoritmos de planning y navegación. Dentro del campo conocido con el nombre de Robótica Evolutiva, en la actualidad el enfoque más innovativo parece ser la combinación de la Computación Evolutiva y las Redes Neuronales Artificiales para enfrentar los aspectos de control. Al aplicar el enfoque evolutivo y las redes neuronales en los sistemas de control de los robots se han usado dos métodos básicos: El primero, consiste en fijar la topología de la red y luego utilizar un algoritmo evolutivo para determinar los pesos mientras que, el segundo, implica usar un algoritmo evolutivo para evolucionar la topología de la red y, luego, los pesos podrán determinarse por un algoritmo de aprendizaje separado o también obtenerse a través de un nuevo proceso evolutivo. El problema de planning para agentes móviles puede ser formulado típicamente como sigue: para un agente y un ambiente determinado planificar un camino del agente entre dos puntos especificados que sea libre de colisiones y satisfaga ciertos criterios de optimización. El problema de navegación del agente en un ambiente con obstáculos desconocidos puede ser descripto como un problema con una función de evaluación no estacionaria y un conjunto de restricciones variante (Crecientes) En consecuencia, inicialmente, las heurísticas con las que se propone trabajar son los algoritmos evolutivos, las redes neuronales y las colonias de hormigas.
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Control, planning y navegación basados en inteligencia computacional

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