Atribución-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-ND 2.5 CO)Ríos Díaz, Yennifer YulianaMontañez Cuellar, Ana Valentina2025-02-262025-02-262025-02-252025-02-25https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/45093El presente proyecto desarrolla un sistema para la localización de inventarios en un entorno controlado mediante robótica de enjambre, inspirado en el algoritmo Beeclust. Se caracterizó un área de trabajo configurada como un laberinto, con una fuente de luz como estímulo principal y robots Formula AllCode. Este entorno permitió implementar un algoritmo de agrupamiento adaptado para coordinar robots en escenarios experimentales. El algoritmo fue validado en pruebas controladas que analizaron variables como intensidad lumínica, posición y tamaño de la fuente de luz, así como tamaño del área de trabajo. Los resultados mostraron que las fuentes más grandes generaron tiempos de agrupamiento más rápidos, pero con agrupaciones dispersas, mientras que las fuentes más pequeñas favorecieron agrupaciones más compactas, aunque con tiempos más prolongados. En cuanto al tamaño del área, configuraciones del 50 % presentaron tiempos promedio de 47.87 segundos con menor variabilidad, mientras que áreas muy grandes o pequeñas introdujeron más dispersión. La detección de robots alcanzó una precisión del 96.67 %, demostrando una alta confiabilidad en la colaboración entre ellos, aunque con oportunidades de mejora en la detección de obstáculos. El prototipo inicial fue validado con dos robots y demostró escalabilidad para enjambres mayores. Este sistema ofrece un enfoque basado en inteligencia de enjambre que representa un punto de partida prometedor para la localización de inventarios en entornos logísticos controlados, con posibilidades de integración de tecnologías complementarias y adaptaciones para aplicaciones más complejasapplication/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessRobótica de enjambreBeeclustAlgoritmo de agrupamientolocalización inventario perdidointeligencia de enjambreDesarrollo de un sistema de localización de inventario en un almacén a escala, utilizando la estrategia de agrupamiento de un enjambre de robotsUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coSwarm roboticsBeeclustClustering algorithmLost inventory localizationSwarm intelligenceDevelopment of an Inventory Localization System in a Scaled Warehouse Using a Robot Swarm Clustering Strategyhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)