Optimizando el camino de un robot autónomo para aumentar la velocidad de movimiento
Autores: Gorgoteanu, Damian; Molder, Cristian; Popescu, Vlad-Gabriel; Grigore, Lucian tefni; Oncioiu, Ionica
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Optimizando el camino de un robot autónomo para aumentar la velocidad de movimiento
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Estudio
Robot terrestre móvil
Trayectoria
Velocidad
Obstáculos
MATLAB.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 54
Citaciones: Sin citaciones
El objetivo de este estudio es abordar los desafíos asociados con la identificación y planificación del recorrido de un robot terrestre móvil para optimizar su velocidad en un entorno estacionario. Nuestro enfoque se centró en diseñar rutas que navegaran alrededor de obstáculos en diversas disposiciones espaciales. Para lograr esto, empleamos MATLAB R2023b para la simulación y optimización de trayectorias. Se realizó un procesamiento de datos a bordo, mientras que la detección de obstáculos se basó en el sistema de procesamiento de video omnidireccional integrado en el robot. La odometría fue facilitada por los codificadores del motor y los sensores de flujo óptico. Además, se utilizó un sistema de video externo para verificar los datos experimentales relacionados con el movimiento del robot. Por último, los algoritmos y el equipo hardware utilizados permitieron que el robot siguiera el recorrido a mayores velocidades. Limitar la cantidad de tiempo y energía requeridos para viajar nos permitió evitar obstáculos.
Descripción
El objetivo de este estudio es abordar los desafíos asociados con la identificación y planificación del recorrido de un robot terrestre móvil para optimizar su velocidad en un entorno estacionario. Nuestro enfoque se centró en diseñar rutas que navegaran alrededor de obstáculos en diversas disposiciones espaciales. Para lograr esto, empleamos MATLAB R2023b para la simulación y optimización de trayectorias. Se realizó un procesamiento de datos a bordo, mientras que la detección de obstáculos se basó en el sistema de procesamiento de video omnidireccional integrado en el robot. La odometría fue facilitada por los codificadores del motor y los sensores de flujo óptico. Además, se utilizó un sistema de video externo para verificar los datos experimentales relacionados con el movimiento del robot. Por último, los algoritmos y el equipo hardware utilizados permitieron que el robot siguiera el recorrido a mayores velocidades. Limitar la cantidad de tiempo y energía requeridos para viajar nos permitió evitar obstáculos.