Resumen

Se ha propuesto un nuevo algoritmo de detección para sistemas de visión basado en el procesamiento de imágenes difuso combinado con un algoritmo bacteriano. Esta combinación tiene como objetivo aumentar la eficiencia de detección y reducir el tiempo de cálculo. Además, el algoritmo propuesto ha sido probado a través de un sistema de navegación de robots en tiempo real, donde se ha aplicado para detectar al robot y obstáculos en un entorno no estructurado y generar mapas 2D. Estos mapas contienen los puntos de inicio y destino, además de las posiciones actuales del robot y los obstáculos. Además, el algoritmo genético (GA) ha sido modificado y aplicado para producir una trayectoria basada en el tiempo para el camino óptimo. Se basa en proponer y mejorar la capacidad de búsqueda del robot para moverse hacia la solución de camino óptima. Se han adoptado muchos escenarios en entornos interiores para verificar la capacidad del nuevo algoritmo en términos de eficiencia de detección y tiempo de cálculo.

• Materias:Robot humanoide Sistema de inferencia Fusión de filtro Navegación Programación
• Subjects:Humanoid robot Inference system Filter fusion Navigation Programming
• Palabras claves:Algoritmo de detección; Sistemas de visión; Procesamiento difuso de imágenes; Algoritmo bacteriano; Sistema de navegación robótica; Algoritmo genético
• Keywords:Detection algorithm; Vision systems; Fuzzy image processing; Bacterial algorithm; Robot navigation system; Genetic algorithm