Diseño de un algoritmo de búsqueda informada mediante el simulador robótico Stage

AutorMarcelo Saavedra Alcoba - Luigi Pedro Enríquez Paz
CargoInstituto de Investigaciones en Ciencia y Tecnología, Universidad La Salle Bolivia
Páginas39-59
39
FIDES ET RATIO VOL. 10: ( ), SEPT. 2015 ISSN 2071-081X
ISSN 2411-0035
39-59
DISEÑO DE UN ALGORITMO DE BÚSQUEDA INFORMADA
MEDIANTE EL SIMULADOR ROBÓTICO STAGE
Marcelo Saavedra Alcoba, Luigi Pedro Enríquez Paz
Instituto de Investigaciones en Ciencia y Tecnología
Universidad La Salle Bolivia
msaavedra@doc.ulasalle.edu.bo, lpenriquez@est.ulasalle.edu.bo
Resumen
Se propone una nueva metodología para una búsqueda informada de
objetos mediante un robot móvil. La metodología está basada en una
combinación de un algoritmo de búsqueda en espiral y un algoritmo de
búsqueda mediante un enfoque bayesiano que usa convoluciones entre
“probabilidades de observación” y “máscaras de relaciones espaciales”
para estimar un mapa probabilidad donde se pueda encontrar el objeto
de búsqueda. Las relaciones espaciales entre objetos son representadas
mediante el uso de máscaras circulares denidos como sumas ponderadas
de relaciones espaciales básicas utilizando matrices de co-ocurrencia como
pesos. La metodología está validada en un ambiente tipo ocina en la que
existen cuatro clases de objetos comunes (“monitor”, “teclado”, “cpu” y
“router”) y se consideró cuatro relaciones espaciales básicas (“muy cerca”,
“cerca”, “lejos” y “muy lejos”). Se realizaron un total de 500 experimentos
que comparan 5 métodos de búsqueda utilizando el simulador robótico
Stage. Los resultados muestran que el uso de la metodología propuesta
tiene una tasa de detección mayor que un 70%, comparado a otros métodos
como ser: Método de búsqueda en espiral, Método de búsqueda informada
usando partículas entre otros.
Palabras Claves
Búsqueda informada, búsqueda en espiral, robótica móvil, inteligencia
articial.
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Marcelo Saavedra Alcoba
Luigi Pedro Enríquez Paz
Abstract
A novel methodology for robots executing informed object search is
proposed. The methodology is based mainly on a heuristic spiral search
algorithm and a Bayesian framework that uses convolutions between
observation likelihoods and spatial relation masks for estimating the
probability map of the object being search for. The spatial relationships
between objects can be dened as weighted sums of basic spatial relations
using co-occurrence matrices as weights. The methodology is validated in
an ofce environment in which four object classes (“monitor,” “keyboard,”
“system unit,” and “router”) and four basic spatial relations (“very near,”
“near,” far,” and “very far”) are considered. A total of 500 experiments
comparing ve object search algorithms were realized by using the robotics
simulator Stage. The results show that using the proposed methodology
has a higher detection rate of 70%, compared to other methods such as:
Method spiral search, method using particles informed, among others.
Key Words
Informed search, spiral search, mobile robot, articial intelligence.
I. Introducción
La búsqueda de objetos en la vida cotidiana es una de las tareas más
fundamentales de los seres humanos. Por esta razón, “buscar” es una de
las tareas más básicas que se espera de un robot. Los problemas sobre
búsqueda de rutas óptimas han sido muy estudiados en el área de la
Inteligencia Articial, pero buscar un objeto en un ambiente real es un
trabajo más costoso ya que los objetos no siempre estarán al alcance del
robot, y pueden estar ocluidos por otros objetos. El realizar una búsqueda
en un ambiente real implica identicar y elegir un conjunto de acciones
apropiadas de un conjunto muy grande de posibilidades. En contraste con
los problemas clásicos de búsqueda de IA, en la búsqueda robótica se
desea no volver a moverse entre lugares ya visitados (Burlington S, Dudek
G., 1999). La situación más común al buscar un objeto en un ambiente
interior es que el objeto pueda estar fuera del rango de visión del robot,
otro ejemplo puede ocurrir en un ambiente interior como una ocina donde

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