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dc.contributor.advisorUrdiales, Cristina es_ES
dc.contributor.authorPerez-Rodriguez, Eduardo Javier es_ES
dc.contributor.otherDepartamento de Tecnología Electrónicaes_ES
dc.date.accessioned2010-04-29T09:47:48Z
dc.date.available2010-04-29T09:47:48Z
dc.date.issued2006es_ES
dc.identifier.isbn8469033263
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10630/2698
dc.description.abstractEn esta Tesis se ha desarrollado una infraestructura básica que permite incorporar la capacidad de navegación en entornos dinámicos no estructurados a un agente autónomo móvil genérico, permitiendo su posterior adaptación a distintos agentes físicos y una fácil ampliación de sus capacidades. Para ello, se ha desarrollado y empleado una nueva arquitectura de control denominada DLA (Distributed and Layered Architecture), que permite combinar algoritmos cooperativos mediante la interacción de procesos libremente distribuidos. Esta arquitectura ha sido concebida con el objetivo prioritario de la transparencia en su uso, concretada en la sencillez y portabilidad de la misma. Así mismo, presenta la posibilidad de distribuir los procesos en varias máquinas dependiendo de la carga de la red y de los procesadores implicados, controlándose así la velocidad de respuesta de los módulos. La infraestructura básica de navegación desarrollada utiliza una estructura híbrida, la cual combina adecuadamente y de forma a síncrona rápidos comportamientos reactivos con procesos deliberados de planificación. De esta forma se puede responder rápidamente ante los estímulos captados del entorno al tiempo que se efectúa una planificación de la operación del sistema para el desarrollo de tareas complejas. Los comportamientos reactivos del sistema se ha desarrollado mediante un esquema basado en aprendizaje capaz de adquirir restricciones cinemáticas durante el proceso de entrenamiento. De esta forma se facilita la adaptación de los comportamientos reactivos a distintos agentes con diferentes características dinámicas sin necesidad de un estudio analítico específico. Para su implementación se ha utilizado el paradigma del razonamiento basado en casos, que permite un aprendizaje rápido tanto por entrenamiento como por experiencia propia del agente. Los procesos deliberados incorporados en el sistema permiten aumentar la eficiencia y las capacidades de navegación en la operación del sistema. Se han desarrollado dos niveles distintos de planificación: un planificador de caminos que permite calcular un camino libre de obstáculos para alcanzar el destino final, y un planificador de rutas que permite calcular una ruta formada por las regiones a atravesar hasta alcanzar el destino final. Para llevar a cabo estos procesos de planificación se ha generado una representación métrica de tipo probabilístico a partir de la información sensorial captada del entorno, y una representación topológica a partir de la representación métrica mediante una estructura jerárquica piramidal. Ambas permanecen constantemente relacionadas mediante una estructura de enlaces, lo que permite propagar los planes con rapidez de un nivel a otro. La arquitectura implementada ha demostrado ser muy robustas, operando correctamente en entornos reales dinámicos no estructurados para distintos agentes físicos después de un corto entrenamiento.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Málaga, Servicio de Publicacioneses_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectInteligencia artificial - Tesis doctoraleses_ES
dc.titleArquitectura de navegación distribuida para agentes robóticoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES


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