Desempeño en métodos de navegación autónoma para robots móviles

• Alvarez, Gabriela ^[1] ; Flor, Omar ^[1]
  1. [1] Universidad de las Américas, Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Quito-Ecuador
• Localización: Revista Minerva: Multidisciplinaria de Investigación Científica, ISSN-e 2697-3650, Vol. 1, Nº. 2, 2020 (Ejemplar dedicado a: Minerva Journal of Scientific Research), págs. 19-29
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Performance in autonomous navigation methods for mobile robots
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• Resumen
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    En este trabajo se presenta una comparación de los tiempos de respuesta, optimización de la ruta y complejidad del grafo en métodos de planificación de trayectoria para robots móviles autónomos. Se contrastan los desarrollos de Voronoi, Campos potenciales, Roadmap probabilístico y Descomposición en celdas para la navegación en un mismo entorno y validándolos para un número variable de obstáculos. Las evaluaciones demuestran que el método de generación de trayectoria por Campos Potenciales, mejora la navegación respecto de la menor ruta obtenida, el método Rapidly Random Tree genera los grafos de menor complejidad y el método Descomposición en celdas, se desempeña con menor tiempo de respuesta y menor coste computacional.

    Palabras Clave: optimización, trayectoria, métodos de planificación, robots móviles.

  • English

    This paper presents a comparison of response times, route optimization, and graph complexity in path planning methods for autonomous mobile robots. The developments of Voronoi, Potential Fields, Probabilistic Roadmap, and Decomposition in cells for navigation in the same environment are contrasted and validated for a variable number of obstacles. Evaluations show that the path generation method by Potential Fields improves navigation with respect to the shortest route obtained, the Rapidly Random Tree method generates graphs of less complexity, and the Decomposition in cells method performs with less response time and lower computational cost.

    Keywords: optimization, trajectory, planning methods, mobile robots.