| Revista: | INGE CUC |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000418387 |
| ISSN: | 2382-4700 |
| Autores: | Villate Martínez, Cristian David1 Peña Cortés, César Augusto1 Gualdrón Guerrero, Oscar Eduardo1 |
| Instituciones: | 1Universidad de Pamplona, Pamplona, Norte de Santander. Colombia |
| Año: | 2018 |
| Periodo: | Ene-Jun |
| Volumen: | 14 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 30-40 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | La incorporación de sistemas de apren-dizaje autónomos en la robótica permitirá la resolución de una gran cantidad de problemas. Uno de ellos es la marcha autónoma para el caso de los robots humanoides debido a la complejidad que tiene por la gran cantidad de variables que influyen en este proceso.Objetivo− Desarrollar algoritmos que generen marchas autónomas en un robot humanoide con varios grados de libertad.Metodología− El estudio inicia con el desarrollo de algo-ritmos estocásticos con pocas dimensiones; luego, se ex-tiende a situaciones n-dimensionales. Posteriormente, se realizan pruebas en simulación, y, por último, las pruebas experimentales. Resultados− Se generó un algoritmo basado en el modelo físico del robot para crear las trayectorias de marcha esto-cásticamente. Se implementó un simulador que contempla las restricciones cinemáticas incluyendo colisiones para verificar los resultados. Adicionalmente, se realizaron cien pruebas experimentales donde se verificó el correcto fun-cionamiento de las trayectorias. Conclusiones− Se pudo corroborar que es posible crear un algoritmo estocástico que mezcla reglas determinantes y aleatorias para generar marchas automáticamente en robots humanoides, extendiendo conceptos generados en espacios bidimensionales y tridimensionales a coordenadas articulares n-dimensionales |
| Resumen en inglés | The incorporation of an autonomous learning system in robotics will allow the resolution of a large number of problems. One is the autonomous march of the humanoid robots due to its complexity in the great number of variables regarding this process.Objective−Develop algorithms that generate autono-mous paths in a humanoid robot with various degrees of freedom. Methodology−The study begins with the develop-ment of stochastic algorithms with few dimensions. Then, it will be extended to n-dimensional situations. Afterwards, simulation tests will be carried out. And finally, the experimental tests are performed. Results− An algorithm was generated based on the physical model of the robot to create walking paths sto-chastically. A simulator that contemplates the kinematic constraints, including collisions, was implemented to ve-rify the results. In addition, one hundred experimental tests were done. With these tests, the correct operation of the trajectories was verified. Conclusions−It was verified that it is possible to crea-te a stochastic algorithm that mixes determinant and random rules to automatically generate paths in hu-manoid robots, hence, extending concepts generated in two-dimensional and three-dimensional spaces to n-di-mensional articulated coordinates |
| Disciplinas: | Ingeniería |
| Palabras clave: | Ingeniería biónica y cibernética, Robots, Planeación de trayectorias, Aprendizaje autónomo |
| Keyword: | Bionics and cybernetics, Robots, Path planning, Autonomous learning |
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