Resumen

Un entorno puede ser buscado de manera mucho más eficiente si se utiliza la estrategia de búsqueda adecuada. Debido a las limitadas capacidades individuales de los robots en enjambre, es decir, la percepción local y la baja potencia de procesamiento, la búsqueda aleatoria es la principal estrategia de búsqueda utilizada en la robótica de enjambre. Los métodos de caminata aleatoria más comúnmente utilizados son la trayectoria browniana y el vuelo de Lévy, ambos de los cuales imitan el comportamiento autoorganizado de los insectos sociales. Sin embargo, ambos métodos están algo limitados cuando se aplican a la robótica de enjambre, donde hacer que los robots busquen repetidamente puede resultar en una búsqueda altamente ineficiente. Por lo tanto, mediante el análisis de las características de la exploración robótica de enjambre, este documento propone un método de caminata aleatoria mejorado en el que cada robot ajusta su tamaño de paso de forma adaptativa para reducir el número de búsquedas repetidas estimando la densidad de robots en el entorno. Se realizan experimentos de simulación y experimentos con robots reales para estudiar la efectividad del método propuesto y evaluar su rendimiento en una misión de exploración. Los resultados experimentales presentados en este documento muestran que un área se cubre de manera más eficiente utilizando el método propuesto que utilizando la trayectoria browniana o el vuelo de Lévy.

• Materias:Control de microvehículos aéreos Tecnología de exoesqueleto Clasificación de escenas Técnicas de escaneo Enfoque antropocéntrico
• Subjects:Aerial microvehicle control Exoskeleton technology Scene classification Scanning techniques Anthropocentric approach
• Palabras claves:Estrategia de búsqueda; Robots enjambre; Métodos de paseo aleatorio; Movimiento browniano; Vuelo Lvy; Misión de exploración
• Keywords:Search strategy; Swarm robots; Random walk methods; Brownian motion; Lvy flight; Exploration mission