Desarrollo de un algoritmo planificador de rutas con capacidad de implementación en diversas

73 Pages·2015·12.6 MB·Spanish

Desarrollo de un algoritmo planificador de
rutas con capacidad de implementación en
diversas aplicaciones de la robótica móvil.
Edward Andrés González Ríos
Proyecto de grado para optar al título de
Ingeniero Electrónico
Universidad Tecnológica de Pereira
Facultad de Ingenierías
Ingeniería Electrónica
Pereira, Colombia
Octubre 2015
Desarrollo de un algoritmo planificador de
rutas con capacidad de implementación en
diversas aplicaciones de la robótica móvil.
Por:
Edward Andrés González Ríos
Cód: 1088301352
Proyecto de grado para optar al título de
Ingeniero Electrónico
Director:
M.Sc. José Andrés Chaves Osorio
Profesor del Programa Ingeniería Electrónica
Ingeniero Electricista
Universidad Tecnológica de Pereira
Facultad de Ingenierías
Ingeniería Electrónica
Pereira, Colombia
Octubre de 2015
Nota de aceptación:
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Director:
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Jurado:
___________________________________
Octubre de 2015
Dedicatoria
Que la dedicatoria de este trabajo de grado sea un pequeño reconocimiento y agradecimiento
a las dos personas que han sido mi apoyo, inspiración y motor de mi vida. Mis padres: Magda
Cely Ríos Pineda y Guillermo González Rodríguez.
Edward Andrés González Ríos.
Agradecimientos
Gracias a Dios por todo lo bueno de mi vida, por mi familia y amigos...
Son muchas las personas a las que debo agradecer por su ayuda y colaboración durante la ejecución de
este proyecto y de toda mi carrera.
Para empezar un especial agradecimiento al M.Sc. José Andrés Chaves Osorio quien ha sido el director
de este proyecto, porque a pesar de sus múltiples ocupaciones siempre ha tenido tiempo y disposición para
guiar en todo momento el desarrollo y evolución del mismo; al M Sc. Mauricio Fernando Jaramillo Morales
por su respaldo y especialmente por el apoyo en la generación del entorno; al Ph.D Juan Bernardo Gómez
Mendoza por sus aportes y comentarios; al M.Sc. Edwin Andrés Quintero Salazar director del programa de
ingeniería electrónica por su acompañamiento durante toda la carrera.
A mi familia que me ha respaldado en todo momento durante el desarrollo de éste pregrado, mis her-
manas, tíos, tías, primas y especialmente a mis padres quienes siempre han estado presentes sin importar
la dificultad o complejidad de la situación en la que me encuentre; a mi novia por su paciencia, apoyo y
palabrasdemotivacióncuandolashenecesitado;alosmiembrosdelgrupodeinvestigaciónrobóticaaplicada
que con sus aportes grandes o pequeños han contribuido en el mejoramiento del presente proyecto y a todas
las personas que han aportado para alcanzar los objetivos de éste pregrado.
Porúltimoamisamigosycompañerosquedeunauotramanerahanaportadoenmicrecimientopersonal
y académico .
Edward Andrés González Ríos
Índice general
1. DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO 10
1.1. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.2. JUSTIFICACIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3. OBJETIVOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3.1. OBJETIVO GENERAL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2. MARCO REFERENCIAL 13
2.1. MARCO CONCEPTUAL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1.1. Búsqueda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1.2. Inteligencia Artificial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1.3. Grafos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1.4. Algoritmos para planificación de rutas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.1.5. Agente inteligente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.1.6. Función heurística . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2. MARCO TEÓRICO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.1. Búsqueda a ciegas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.1.1. Búsqueda en Amplitud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.1.2. Búsqueda en Profundidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2.1.3. Búsqueda en Profundidad Progresiva . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2.1.4. Búsqueda Bidireccional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2.2. Búsqueda informada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2.2.1. Búsqueda Incremental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2.2.2. Búsqueda Heurística . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2.2.3. Búsqueda Incremental Heurística . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3. MARCO HISTÓRICO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3.1. Algoritmo BFS (Breadth First Search) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.3.2. Algoritmo DFS (Depth First Search) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3.3. Algoritmo de Dijkstra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3.4. Algoritmo A* . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3.5. Algoritmo LPA* . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3.6. Algoritmo D* . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.3.7. Algoritmo D* Lite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3. DESARROLLO DEL PROYECTO 23
3.1. SELECCIÓN DEL AMBIENTE DE DESARROLLO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.2. CREACIÓN DEL ENTORNO DE EXPLORACIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.2.1. Delimitación del entorno . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.2.2. Generación de entorno . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.3. EL AGENTE INTELIGENTE O EXPLORADOR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3.1. Sensores virtuales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.3.2. Aprendizaje del agente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
vi
ÍNDICE GENERAL ÍNDICE GENERAL
3.4. DESARROLLO DEL ALGORITMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.4.1. Algoritmo Best-First Search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.4.1.1. Ejecución del algoritmo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.4.2. Algoritmo A*(A-star) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.5. DISEÑO DE UN AGENTE DE ROBÓTICO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.5.1. Diseño mecánico del agente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.5.1.1. La base del agente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.5.1.2. Las ruedas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.5.2. Diseño electrónico del agente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.5.2.1. Alimentación del sistema y circuito controlador de los motores . . . . . . . . 41
3.5.2.2. Sistema microcontrolado del agente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.5.3. Ensamble del sistema y construcción física . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4. PRUEBAS Y RESULTADOS 45
5. CONCLUSIONES Y FUTUROS TRABAJOS 56
5.1. CONCLUSIONES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
5.2. FUTUROS TRABAJOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
Bibliografía 58
6. ANEXOS 62
6.1. CÓDIGOS IMPLEMENTADOS EN MATLAB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
6.1.1. Best-First Search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
6.1.2. A* Search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
6.1.3. Generación del entorno . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
vii
Índice de figuras
2.1. Tipos de grafos clasificados según sus aristas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2. Clasificación tipos de búsqueda. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3. Diagrama de estados.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.4. Diagrama de estados explorado por Amplitud. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.5. Diagrama de estados explorado por Profundidad. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.6. Rejilla simple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.7. Juego del 8 Puzzle. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.1. Entorno de exploración. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.2. Matriz del entorno de exploración. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.3. Función para la generación del entorno. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4. Ejemplo generación del entorno.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.5. Modelo de un agente que interactuá con el entorno. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.6. Dirección de los sensores del agente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.7. Modelo de un agente que interactuá y aprende del entorno. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.8. Clase en MATLAB para definir los agentes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.9. Atributos de un agente en medio de una búsqueda. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.10.Atributo “vecinos” en el agente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.11.Primera capa del atributo Mexplorados en medio de una búsqueda. . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.12.Segunda capa del atributo Mexplorados en medio de una búsqueda. . . . . . . . . . . . . . . 30
3.13.Función principal para el algoritmo Best-First Search. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.14.Función Main para el algoritmo Best-First Search. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.15.Entorno de ejemplo para el ejemplo del algoritmo Best-First Search. . . . . . . . . . . . . . . 33
3.16.Representación matricial del entorno antes del primer movimiento. . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.17.Ejemplo para el algoritmo A*.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.18.Primera exploración del agente con el algoritmo A*. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.19.Segunda exploración del agente con el algoritmo A*. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.20.Tercera exploración del agente con el algoritmo A*. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.21.Ruta encontrada por el agente utilizando el algoritmo A*. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.22.Ruta optimizada después de la exploración y planificación. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.23.Diseño mecánico del agente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.24.Motor 37Dx54L con encoder de Pololu.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.25.Base del agente.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.26.Ruedas de neopreno. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.27.Circuito controlador para los motores. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.28.Arduino Mega 2560. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.29.Sensores ultrasonicos para la percepción del entorno. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.30.Modulo de comunicación inalambrica ESP8266. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.31.PCB principal para el agente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.32.Base del agente robótico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.33.Agente inteligente robótico construido. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.1. Escenario 1 prueba 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
viii
ÍNDICE DE FIGURAS ÍNDICE DE FIGURAS
4.2. Escenario 1 prueba 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
4.3. Escenario 2 prueba 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
4.4. Escenario 2 prueba 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.5. Escenario 3 prueba 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
4.6. Escenario 3 prueba 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.7. Escenario 4 prueba 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.8. Escenario 4 prueba 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.9. Escenario 5 prueba 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
4.10.Escenario 5 prueba 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
ix
Capítulo 1
DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO
1.1 DEFINICIÓN DEL PROBLEMA
Sonmuchaslassituacionesdurantelavidadeunservivoenlascualesdeberealizartareasdeexploración
y planificación de un camino, estas situaciones se presentan de manera cotidiana y se pueden apreciar por
ejemplo en la forma en que un enjambre de abejas se desplaza de un lugar a otro y reajusta su ruta al en-
contrarseconalgúnobstáculo,oenhechodequeunapersonaplaneeunrecorridoquelepermitadesplazarse
de la casa a la oficina y ejecute lo planeado haciendo uso de una ruta dentro de la ciudad para llegar mas
rápido o recorrer la menor distancia. En la vida diaria de un ser humano es muy común realizar tareas de
exploración y planificación de rutas, actividad que puede realizar muchas veces en un día, incluso de manera
inconsciente.
Sin embargo explorar y planificar un ruta se puede convertir en una tarea de vida o muerte cuando el
terreno donde se debe realizar esta tarea es total o parcialmente desconocido e implica un riesgo vital, éste
es el caso de las personas que pertenecen a organismos de búsqueda y rescate quienes deben encontrar la
manera de desplazarse entre dos puntos y que se pueden encontrar en medio de condiciones de alto riesgo
para la vida de los rescatistas, como cuando se exploran estructuras colapsadas en busca de sobrevivientes;
ya que en éste caso una mala decisión puede acarrear con la pérdida de una o muchas vidas.
Otra situación es la que viven los miembros de las fuerzas armadas de Colombia, especialmente los en-
cargados de inspeccionar terrenos que se sospechan pueden estar minados, donde la tarea de exploración y
planificación de la ruta para atravesar este tipo de terrenos puede suponer la pérdida de extremidades o
incluso la vida. Las personas que realizan esta tarea comúnmente llevan un uniforme especial que trata de
proteger parcialmente su integridad física en caso de una detonación accidental y algún dispositivo detector
elcualnopuedegarantizarquesedetectenel100%delasminasenterradasenlazona;tambiénexistenotros
sistemasdeexploracióncomoeselcasodelossistemasteleoperados,enloscualesunoperarioentrenadoma-
nipulaunaplataformarobótica[1](amediaocortadistancia)dotadaconalgúnsensorquelepermitadetectar
los artefactos explosivos, aún así sigue siendo posible que en caso de una detonación accidental las perso-
nasqueesténmanipulandolaplataformaalencontrarseenlazonadelaexplosiónsufrandañosfísicosgraves.
Existen también otros problemas similares como el caso de planificar una evacuación [2], encontrar el
camino en una hora de alta congestión vial a una clínica u hospital cercano y otra serie de problemas de
planificación de rutas.
10