IRMA
Investigación Robótica Móvil Autonoma / Autonomous Mobile Robot Research
Integrantes / Members
(2005-2006)
Tomás Arredondo
V., Wolfgang Freund, Cesar Muñoz, Nicolas Navarro, Fernando
Quirós
En este
proyecto se estudia y desarrollan algoritmos evolutivos
múlti-objetivos para robots
móviles autonomos. Es
decir el estudio y desarrollo de algoritmos basados en la
evolución natural
para mejorar las capacidades de desempeño de los robots
móviles actuales. Los principales
métodos para el desarrollo de
algoritmos evolutivos conocidos actualmente incluyen los algoritmos
genéticos y
la programación genética. Ambos
están
basados en un modelo artificial de la evolución para poder hacer
una búsqueda
global de posibles soluciones a problemas complejos como la
navegación y
modelamiento ambiental robótica. Esta ampliamente
demostrado que
este tipo de
métodos son capaces de encontrar soluciones muchas veces de
menor costo y
complejidad a problemas que escapan soluciones basados en
métodos de búsqueda
local.
In this
project we study and develop evolutionary multi-objective
algorithms for autonomous mobile robots. That is the study and
development of algorithms based on evolution to improve the
capabilities of current mobile robots. The principal methods for
the developmente of evolutionary algorithms known currently include
genetic algorithms and genetic programing. Both are based in an
artificial model of evolution in order to enable a global search of
posible solutions to complex problems such as robotic navegation and
environmental mapping. It is well known that these tipes of
methods are capable of finding solutions that many times have
lower cost and complexity to problems that escape solutions based on
local search techniques.
Importancia / Importance
En términos prácticos para la industria y la
ingeniería este es un problema de interés porque se desea
utilizar la robótica
móvil para aplicaciones que muchas veces son aburridas (e.g.
limpiar pisos o
ventanas), peligrosas (e.g. remover minas o bombas), insalubres (e.g.
inspeccionar
desagües), imposibles (e.g. estudiar el terreno de fosas
submarinas) o
simplemente mundanas (e.g. servir bebidas en fiestas o dirigir grupos
en
museos). Cada una de estas aplicaciones
están
compuestas de muchos objetivos (múltiple-objetivos) que tienen
que ser
completados para poder efectuar la aplicación de interés. Algunos de estos objetivos son:
navegación a un objetivo, modelamiento ambiental,
detección de objetos y el
mover objetos a puntos específicos.
Estas posibles aplicaciones son limitadas por que
muchas
veces los costos de implementación de un robot móvil para
muchas de estas
aplicaciones es prohibitivo. Es por eso
que es importante poder construir un robot móvil que pueda
lograr estos
objetivos con sensores y actuadores de bajo costo siempre que el robot
móvil sea
capaz de poder cumplir sus misiones para que pueda desempeñarse
efectivamente
en su tarea o aplicación de interés.
Con este propósito primero se van a estudiar los
resultados del estado del arte actual en algoritmos evolutivos para
objetivos individuales
como la navegación y modelamiento ambiental en robots
móviles. Esta primera
etapa es para poder determinar con certeza las capacidades y
limitaciones de
los algoritmos existentes incluyendo áreas de posible
mejoramiento. En esta etapa se van a
utilizar simuladores
de Robots móviles para poder agilizar esta tarea.
En una segunda etapa se van a desarrollar
nuevos algoritmos evolutivos que sean capaces de lograr completar
tareas que
sean compuestos de múltiples
objetivos
en combinaciones no investigados anteriormente. Esta etapa va a ser
investigada
con simuladores y con un robot móvil que va a disponer
de varios
sensores y actuadores.
In
practical terms for industry and engineering this is a problem of
interest because it is desired to utilize mobile robots in tasks that
many times are boring (ex: cleaning floors or windows), dangerous (ex:
removing mines or bombs), unclean (ex: inspecting sewage lines),
impossible (ex: studying deep underwater trenches) or simply mundane
(ex: serving drinks in parties or directing groups in museums).
Each
of these aplications is composed of many objectives (multi-objective)
that have to be completed in order to complete the aplication of
interest. Some of these objectives are: navegation to an
objective,
modeling and environment, object detection and moving objects to points
of interest.
These posible applications are limited because the costs of
implementation of a mobile robot for these aplications if
prohibitive. That is why it is important to be able to build a
mobile robot that can efectively accomplish these objectives with low
cost sensors and actuators.
With this in mind we will first study the state of art results in
evolutionary algoritms por individual objectives such as navegation and
environmental modeling of mobile robots. This first stage is to
determine with certainty the capabilities and limitations of current
algorithms. In this stage we will utilize simulators of mobile
robots in order to make this process more efficient. In a second
stage we will develop new algorithms that will be capable of completing
tasks that are composed of combinations of objectives not previously
investigated. This stage will be studied with simulators and with
mobile robots that will include sensors and actuators.
A recent route taken by a modified version of YAKS (Fuzzy-YAKS)
This
work is ongoing as part of the IRMA-II project.... IRMA-II 