Resumen

Como escenario de aplicación especial, los datos recopilados por las redes de sensores inalámbricos del robot de mina de carbón provienen de un entorno vital y peligroso. Por lo tanto, los nodos necesitan funcionar el mayor tiempo posible. Con el fin de utilizar eficientemente la energía de los nodos de la red de sensores inalámbricos, este artículo propone un método de enrutamiento autoorganizativo para redes de sensores inalámbricos basado en el aprendizaje. El método tiene en cuenta muchos factores, como el número de saltos, la distancia, la energía residual y la pérdida de comunicación y energía de los nodos. Cada nodo de las redes de sensores inalámbricos se mapea en un Agente. Se lleva a cabo un entrenamiento periódico para optimizar la elección de la ruta. Cada Agente elige la ruta óptima para la transmisión de datos según el valor de evaluación calculado. Los resultados de la simulación muestran que las redes de sensores autoorganizativas que utilizan el aprendizaje pueden equilibrar el consumo de energía de los nodos y prolongar la vida útil de las redes.

• Materias:Robot humanoide Sistema de inferencia Fusión de filtro Navegación Programación
• Subjects:Humanoid robot Inference system Filter fusion Navigation Programming
• Palabras claves:Datos; Redes de sensores inalámbricas; Energía; Método de encaminamiento autoorganizado; Aprendizaje; Nodos
• Keywords:Data; Wireless sensor networks; Energy; Self-organizing routing method; Learning; Nodes