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Título :	Adaptación del algoritmo 'Ant System' para evasión de obstáculos con restricciones de posicionamiento local y global.
Autor(es):	Emmanuel Rodríguez Díaz
Palabras clave:	Planeación de trayectorias Vehículos Autónomos Robótica Móvil Algoritmos Metaheurísticos Inteligencia Artificial
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	30-nov-2019
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial
Resumen:	La tesis que se muestra a continuación es un trabajo de investigación y desarrollo sobre planeación de trayectorias para evasión de obstáculos con un enfoque a vehículos autónomos, la investigación surge a partir de la problemática que existe actualmente sobre la gran cantidad de información que obtienen los vehículos autónomos y la dificultad de procesarla en poco tiempo. En el desarrollo del trabajo se implementaron dos enfoques para solucionar el problema de planeación de trayectorias con restricciones locales y globales, el primer enfoque se basado en la simulación de campos magnéticos virtuales (CMV), mismo enfoque que a pesar de tener una buena efectividad al momento de generar trayectorias, el tiempo de solución fue demasiado grande por lo que el enfoque se consideró inviable. Debido a lo anterior, se desarrolló el algoritmo Magnetic Ants (MA), un algoritmo que toma conceptos de CMV y Ant System, el algoritmo MA presentó mejoras considerablemente superiores a CMV en cuanto al tiempo de solución, por lo que los resultados finales se consideraron viables para su futura implementación en un vehículo autónomo de pruebas.
URI:	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1709
Aparece en:	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial

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