Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Martinez Angel, RobertoBarrero Perez, Jaime GuillermoTibaduiza Burgos, Diego Alexander2024-03-0320062024-03-0320062006https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/19019En este trabajo de investigación se presenta el desarrollo de dos técnicas de planeamiento de trayectorias. Una de las técnicas es campos de potencial y la otra corresponde a los algoritmos genéticos. Cada una de estas técnicas se probó sobre un sistema físico que consta de una pista de madera de 1,50 m * 2,40 m, un sistema de visión artificial, dos robots móviles tipo diferencial y unos obstáculos fijos en forma de tetraedro. El algoritmo de campos de potencial define unos pesos específicos al área de trabajo, para de esta manera diferenciar a los obstáculos y generar un camino libre de colisiones. El algoritmo genético emula tres operaciones básicas como son reproducción, cruce y mutación para crear trayectorias cada vez mejores en función de un peso específico. Todo el sistema es sensado con una cámara cuyas imágenes son procesadas por un computador, el cual genera la posición y orientación de cada objeto sobre el área de trabajo. Estos datos son leídos por los algoritmos de control, los cuales generan la trayectoria y envían por puerto serial a un módulo de RF para cada móvil. El ambiente dinámico se simula con uno de los robots móviles, el cual posee un modulo de ultrasonidoapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/planeamiento de caminosCampos de potencialAlgoritmos genéticosRadiofrecuencia.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.copath planningPotential fieldsGenetic algorithmsRadiofrecuency.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)