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2014
Proceedings Articles
Osorio-Comparan, Roman; Savage-Carmona, Jesus; Lopez-Juarez, Ismael; Pena-Cabrera, Mario; Lefranc, Gaston
Aplicación de Algoritmos Genéticos en la Navegación y Evasión de Obstáculos en un Robot Móvil SRV1 Proceedings Article
In: Aplicación de Algoritmos Genéticos en la Navegación y Evasión de Obstáculos en un Robot Móvil SRV1
, SOMI 2014 Congreso de Instrumenta ción XXIX, 2014.
@inproceedings{Compar\'{a}n2014,
title = {Aplicaci\'{o}n de Algoritmos Gen\'{e}ticos en la Navegaci\'{o}n y Evasi\'{o}n de Obst\'{a}culos en un Robot M\'{o}vil SRV1},
author = {Osorio-Comparan, Roman and Savage-Carmona, Jesus and Lopez-Juarez, Ismael and Pena-Cabrera, Mario and Lefranc, Gaston},
url = {https://www.researchgate.net/publication/299436982_Aplicacion_de_Algoritmos_Geneticos_en_la_Navegacion_y_Evasion_de_Obstaculos_en_un_Robot_Movil_SRV1},
year = {2014},
date = {2014-00-00},
booktitle = {Aplicaci\'{o}n de Algoritmos Gen\'{e}ticos en la Navegaci\'{o}n y Evasi\'{o}n de Obst\'{a}culos en un Robot M\'{o}vil SRV1
},
publisher = {SOMI 2014 Congreso de Instrumenta ci\'{o}n XXIX},
abstract = {Este art\'{i}culo discute c\'{o}mo generar comportamientos de robots m\'{o}viles utilizando algoritmos gen\'{e}ticos (GA). Los comportamientos se construyen utilizando m\'{a}quinas de estado implementadas en redes neuronales recurrentes (RNN), para controlar los movimientos de un robot m\'{o}vil. Los pesos de las conexiones de una RNN se encuentran utilizando un GA, \'{e}stos son evaluados de acuerdo a una funci\'{o}n de adecuaci\'{o}n que califica su desempe\~{n}o. B\'{a}sicamente, esta funci\'{o}n eval\'{u}a el rendimiento del robot cuando se va desde un origen a un destino y la clasificaci\'{o}n del robot eval\'{u}a tambi\'{e}n que el comportamiento del robot utilizando RNN es similar al comportamiento generado por un campo potencial para la navegaci\'{o}n, nuestro objetivo es demostrar que GA es una buena opci\'{o}n como un m\'{e}todo para encontrar comportamientos de robots m\'{o}viles en su navegaci\'{o}n y tambi\'{e}n que estos comportamientos pueden ser implementados utilizando RNN. Los resultados y pruebas se implementan utilizando un mini robot m\'{o}vil modelo SRV1 con el cual se puede tener la capacidad de seguir un objeto de color determinado previamente.
Aplicaci\'{o}n de Algoritmos Gen\'{e}ticos en la Navegaci\'{o}n y Evasi\'{o}n de Obst\'{a}culos en un Robot M\'{o}vil SRV1 (PDF Download Available). Available from: https://www.researchgate.net/publication/299436982_Aplicacion_de_Algoritmos_Geneticos_en_la_Navegacion_y_Evasion_de_Obstaculos_en_un_Robot_Movil_SRV1 [accessed Jun 16, 2017].},
keywords = {},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
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Este artículo discute cómo generar comportamientos de robots móviles utilizando algoritmos genéticos (GA). Los comportamientos se construyen utilizando máquinas de estado implementadas en redes neuronales recurrentes (RNN), para controlar los movimientos de un robot móvil. Los pesos de las conexiones de una RNN se encuentran utilizando un GA, éstos son evaluados de acuerdo a una función de adecuación que califica su desempeño. Básicamente, esta función evalúa el rendimiento del robot cuando se va desde un origen a un destino y la clasificación del robot evalúa también que el comportamiento del robot utilizando RNN es similar al comportamiento generado por un campo potencial para la navegación, nuestro objetivo es demostrar que GA es una buena opción como un método para encontrar comportamientos de robots móviles en su navegación y también que estos comportamientos pueden ser implementados utilizando RNN. Los resultados y pruebas se implementan utilizando un mini robot móvil modelo SRV1 con el cual se puede tener la capacidad de seguir un objeto de color determinado previamente.
Aplicación de Algoritmos Genéticos en la Navegación y Evasión de Obstáculos en un Robot Móvil SRV1 (PDF Download Available). Available from: https://www.researchgate.net/publication/299436982_Aplicacion_de_Algoritmos_Geneticos_en_la_Navegacion_y_Evasion_de_Obstaculos_en_un_Robot_Movil_SRV1 [accessed Jun 16, 2017].