3 Sistemas de Robótica Móvil

3.1 Introducción

Robótica Móvil es un área de investigación activa donde los investigadores de todo el mundo a encontrar nuevas tecnologías para mejorar la información sobre robots móviles y áreas de aplicación. Hoy en día los robots navegar de forma autónoma en entornos de oficina, así como al aire libre. Ellos muestran su capacidad de barreras al lado de mecánicos y electrónicos en la construcción de plataformas móviles, percibir el entorno y decidir sobre cómo actuar en una situación dada son problemas cruciales.Mobile Systems robótica son y serán utilizados para nuevas áreas de aplicación. La gama de posibles aplicaciones para los robots móviles es enorme. Incluye aplicaciones de robótica agrícola, el transporte de materiales habituales en fábricas, almacenes, edificios de oficinas y hospitales, de interior y al aire libre patrullas de seguridad, verificación de inventarios, manejo de materiales peligrosos, la limpieza del sitio peligroso, las aplicaciones bajo el agua, y numerosas aplicaciones militares.La competencia global y la tendencia a reducir los costos de producción y aumentar la eficiencia crea nuevas aplicaciones para los robots que los robots estacionaria no puede realizar.Estas nuevas aplicaciones requieren que los robots se mueven y realizan determinadas actividades, al mismo tiempo. El costo y baja disponibilidad de procesadores más rápidos, una mejor programación y el uso de equipos informáticos permiten a los diseñadores del robot para construir más precisa, más rápida, más segura y robots. Actualmente, los robots móviles se están expandiendo fuera de los límites de los edificios y en terreno accidentado, así como los entornos familiares, como las escuelas y las calles de la ciudad (Wong 2005).

3.2 Sistemas Autónomos robótica móvil

Los vehículos que puedan realizar las tareas deseadas en entornos no estructurados, sin orientación humana continua son llamados robots móviles autónomos. Muchos tipos de robots son autónomos hasta cierto punto, incluyendo robots teleoperados.Diferentes robots pueden ser autónomos de diferentes maneras, pero por lo general un alto grado de autonomía es especialmente deseable en campos tales como las de intercambio dinámico exploraciones ambientes, el espacio o cueva, donde la comunicación, los retrasos y las interrupciones son inevitables.Este concepto de autonomía no sólo está relacionado con los robots móviles, algunos robots moderna fábrica de manipuladores son autónomos dentro de los límites estrictos de su entorno directo. Inicialmente, los robots de fábrica no han sido objeto de orientación humana continua o incluso trabajar necesariamente en ninguna orientación humana en absoluto. Un área importante de investigación en robótica es permitir que el robot para hacer frente a su entorno si este está en la tierra, bajo el agua, en el aire, bajo tierra o en el espacio (Toibero 2007).  Un robot completamente autónomo ideal en el mundo real debe tener la capacidad para:

• Obtener información sobre el medio ambiente

• Trabajar por meses o años sin intervención humana

• Viajes del punto A al punto B, sin la ayuda de navegación humanos

• Evite las situaciones que son perjudiciales para las personas, los bienes o se

• Reparación de sí mismo sin ayuda exterior.

Uno de los objetivos fundamentales de la robótica es crear robots autónomos. Tales robots deben aceptar descripciones de alto nivel de las tareas y las ejecutan sin intervención humana más allá.Las descripciones de entrada se especifica lo que el usuario quiere hacer en lugar de cómo hacerlo (Latombe 1991). No obstante, tomaría algún tiempo antes de que algo cercano a los objetivos de Latombe aparece. Los principales principios de los robots utilizados para la fabricación, es decir, soldadura, pintura y recoger los llamados y las operaciones de lugar se utiliza en entornos donde los acontecimientos inesperados muy pocos, y dónde la capacidad de repetición exacta de las acciones fue la principal medida de la excelencia.

El mayor obstáculo en el diseño de robots para otras áreas de aplicación es la incertidumbre. A partir de la premisa de que para hacer frente a la incertidumbre es problema más crucial de un robot móvil debe enfrentar, se puede concluir que el robot debe tener las capacidades básicas siguientes:

La interpretación sensorial. El robot debe ser capaz de determinar su relación con el medio ambiente mediante la detección. Una amplia variedad de tecnologías de detección disponibles: contacto, rango de odometría, ultrasonidos, infrarrojos y de detección láser, cámaras de visión monocular y equipo de música han sido exploradas. La dificultad está en la interpretación de estos datos, es decir, para decidir lo que las señales del sensor decir sobre el mundo externo.  La tendencia para atacar este problema es la fusión de sensores, es decir, mediante la combinación de las salidas de los detectores de características múltiples, posiblemente, que operan en una variedad de sensores o simplemente observaciones múltiples de un mismo objeto. Gran parte de este trabajo se ha centrado en las aplicaciones de filtrado de Kalman, que esencialmente es un mecanismo de ponderación de las diferentes piezas de datos basados en estimaciones de su fiabilidad: por ejemplo, el sonar de presentar algunas dificultades debido a las reflexiones sobre los objetos, y tienen telémetros láser dificultades a la hora de detección de objetos oscuros debido a la absorción, pero ambos se pueden utilizar juntos a fin de permitir la detección de objetos en situaciones críticas.Razonamiento. El robot debe ser capaz de decidir qué acciones son necesarias para lograr sus objetivos en un entorno determinado. Esto puede implicar que las decisiones que van desde la selección de los caminos a tomar, a lo que los sensores y el uso del controlador. Esto se hace generalmente en un nivel superior, a saber, el supervisor, que tenga en cuenta toda la información del sistema de control disponibles, y depende en gran medida de la arquitectura del sistema de control empleado.

Como era de esperar, en las zonas donde los humanos se mueven, las posiciones de las cosas están sujetas a cambios todo el tiempo. Por otra parte, la variedad de obstáculos y objetos que el robot se encuentra es muy grande. En tales circunstancias, tanto de detección y control mucho más complejo. Aquí aparece la importancia de la arquitectura de control con el fin de aumentar la autonomía de la plataforma robótica. Este punto se discutirá con más detalle en las siguientes secciones.

3.2.1 Tipos de robots móviles

Muchos tipos diferentes de sistemas robóticos móviles se han desarrollado en función del tipo de aplicación, la velocidad y el tipo de entorno si su agua, el espacio, el terreno con obstáculos fijos o en movimiento. Cuatro categorías principales han sido identificados (Dudek y Jenkins 2000):

Terrestre o en tierra en contacto con sistemas robóticos. Hay tres principales tipos de robots contacto con el suelo: los robots con ruedas, vehículos de orugas, y extremidades vehículos (patas).Los robots con ruedas explotar fricción o contacto con el suelo para que el robot se mueva. Diferentes tipos de robots con ruedas existen: el robot unidad diferencial, robot unidad sincrónica, dirigido robots de ruedas y de dirección Ackerman (en coche) los robots, el triciclo, bogey, y los robots bicicleta unidad, y los robots con ruedas complejos o compuestos o omnidireccional.

Figura 3.2: Los robots Pioneer (ActivMedia Inc.)

Vehículos de orugas son robustos a cualquier entorno de terreno, su construcción es similar al robot unidad diferencial, pero las dos ruedas diferenciales se extienden en las pisadas que proporcionan una gran superficie de contacto y permitir que el robot para navegar a través de una amplia gama de terreno.

Figura 3.3: Los robots de orugas - Grupo COMET (Oklahoma State University)

Vehículos extremidades son adecuadas en terrenos ásperos, tales como las que se encuentran en los bosques, cerca de los desastres naturales o provocados por el hombre, o en la exploración planetaria, donde el apoyo contacto con el suelo no está disponible para todo el recorrido del movimiento. vehículos extremidades se caracterizan por el diseño y el número de patas, el número mínimo de piernas necesaria para mover un robot es una, con el apoyo necesario del robot por lo menos tres piernas y cuatro piernas se necesitan para un robot estáticamente estables, seis , ocho y

doce robots piernas existe. Por ejemplo de un robot extremidades, ASIMO, que es un humanoide de dos piernas caminando robot desarrollado por Honda y cuenta con la habilidad para iniciar las tareas clave en un entorno de vida real, tales como una oficina (Honda 2008).

Figura 3.4: Robot ASIMO (Honda)

Robótica Sistemas Acuáticos. vehículos acuáticos apoyo de propulsión mediante la utilización de las aguas circundantes. Hay dos estructuras comunes: (. Feruson Papa y 1995; Kloske et al 1993) las estructuras de torpedo, como cuando una sola hélice proporciona adelante, y el inversor de empuje, mientras que la dirección de navegación está controlada por las superficies de control, los controles de la flotabilidad del buque, el de profundidad. La desventaja de este tipo es pobre maniobrabilidad.

Figura 3.5: Robot submarino Madeleine (Investigación Cooperativa de la NSF en las instituciones de Pregrado)

Sistemas roboticos para Volar En primer lugar, los vehículos autónomos de ala fija utilizar sistemas de control muy similares a los encontrados en los pilotos automáticos comerciales. estación de tierra puede dar órdenes a distancia si es necesario, y con la ayuda del Sistema de Posicionamiento Global (GPS) la ubicación del vehículo se puede determinar.Helicópteros automatizado uso a bordo de cómputo y de detección y de control en tierra, su control es muy difícil en comparación con los vehículos autónomos de ala fija.

Figura 3.6: CL327 Guardian helicóptero (AHS)

Suspendida (aerobots, aerovehicles o dirigibles) vehículos pueden flotar y se caracterizan por tener ración de alta eficiencia energética, los viajes de largo alcance y ciclo de trabajo, la movilidad vertical, y por lo general no tiene resultados desastrosos en caso de fallo.Sin alimentación autónoma vehículos voladores llegar a su destino deseado, utilizando la gravedad, GPS y otros sensores.

Figura 3.7: Ojo Bell Eagle - Militares de vehículos aéreos no tripulados (UAV)

Espacio Robotic Systems. Estos son necesarios para las aplicaciones relacionadas con las estaciones espaciales, como la construcción, reparación y mantenimiento. sistemas de vuelo libre se han propuesto en la nave está equipada con propulsores con uno o más manipuladores, los propulsores se utilizan para modificar la trayectoria del robot (Dudek y Jenkins 2000).

Figura 3.8: Exploración de Marte Misión Rover - Robot Spirit (NASA 2004)

3.2.2 Modelado cinemáticoModelos cinemáticos de robots móviles se utilizan en el diseño de controladores cuando el vehículo desarrolla tareas o misiones con baja velocidad y carga.Robots móviles tienen modelos matemáticos muy simple para describir sus capacidades de movimiento instantáneo. Sin embargo, esto sólo es válido para un solo robots móviles solamente, porque el modelo se convierte en compleja en cuanto uno empieza a añadir remolques para robots móviles. carros de equipaje del aeropuerto son un buen ejemplo de como los trenes de robot móvil.Implementaciones del mundo real de robots móviles como coches o diferencial-ha impulsado tres o cuatro ruedas, porque el robot necesita al menos tres puntos de apoyo no alineados para no caerse. Sin embargo, la cinemática de los robots móviles son más a menudo descrita por modelos más simples robots equivalente.

Restricción holonómica. Una restricción que limita el movimiento del sistema a una superficie lisa en el hiper espacio de configuración se llama una restricción holonómica. Restricción de Pfaff. Dado un sistema con la configuración q variables, una restricción del tipo siguiente:

Monociclo como Mobile Robot. Un robot móvil monociclo es un robot de conducción que puede girar libremente alrededor de su eje.El monociclo término se utiliza a menudo en la robótica y la teoría de control en el sentido de un carro o coche en movimiento generalizado en un mundo de dos dimensiones, que son también a menudo se llama "como monociclo" o "tipo monociclo," los vehículos. Estos vehículos son generalmente teóricos muestran con dos ruedas motrices paralelos, uno montado en cada lado de su centro, y (probablemente) una especie de ricino compensar para mantener el equilibrio, aunque en general, pueden ser de cualquier vehículo capaz de rotación y la traducción simultánea arbitraria . Una realización alternativa utiliza una rueda de tracción simple con la dirección, y un par de ruedas de engranaje para dar equilibrio y permitir una torsión sobre la dirección que deben aplicarse.Un monociclo físicamente realizable, en este sentido, es un sistema nonholonomic. Se trata de un sistema en el que un retorno a la original interna (ruedas) de configuración no garantiza el retorno al sistema original (monociclo) posición. En otras palabras, el resultado del sistema es dependiente de la trayectoria.

Restricción Nonholonomic. La característica común de los robots móvilesque no pueden producir de forma autónoma una velocidad que es transversal al eje de sus ruedas. Un robot diferencial-ha impulsado una restricción de este tipo (las ruedas ruedas se montan sobre un pivote y por lo tanto no dan ninguna restricción, a excepción de la fricción), las bicicletas y los coches tienen dos restricciones: una en el eje de la rueda delantera y otro en el eje de la rueda trasera. Estas restricciones son limitaciones nonholonomic de la velocidad de los robots (Latombe 1991), es decir, no pueden ser integrados para dar una restricción en los robots cartesianos representan (la palabra holonómica se construye desde el holos palabras griegas integral y nomos ley).

En otras palabras, el vehículo no puede moverse transversalmente de forma instantánea, pero puede llegar a cualquier posición y orientación moviendo hacia atrás y hacia adelante mientras gira adecuadamente. Estacionar el coche es un ejemplo típico de este fenómeno maniobra. Las limitaciones nonholonomic reducir el robot móvil grados velocidad instantánea de la libertad

Una restricción de Pfaff que no es equivalente a una restricción holonómica se llama una restricción Nonholonomic.Nonholonomic modelo cinemático. La cinemática de un robot móvil nonholonomic puede ser modelado por la ecuación (3.2)

donde u y son las entradas de control: la lineal y la velocidad angular, respectivamente. Las variables de estado del robot son x, y, , donde (x, y) son las coordenadas del punto medio entre las ruedas motrices y indica el título del vehículo en relación con el eje x del sistema coordinado del mundo. El vector [xy ] T define la postura del vehículo. Una rueda trasera gire libremente y los saldos de la parte trasera del robot sobre la tierra.

Se asume una condición de no deslizamiento en las ruedas, por lo que el robot no puede moverse hacia los lados. Esta es la restricción nonholonomic del robot monociclo. Figura 3.9 muestra un diagrama de un robot móvil monociclo-como.

Figura 3.9: Monociclo-como el diagrama nonholonomic robot móvil

Holonómica modelo cinemático. La cinemática de un robot móvil holonómico puede ser modelado por (3.3)

Si la posición del robot móvil monociclo-como se define por un punto, que se encuentra frente al centro de las ruedas del eje (véase la figura 3.10.) Y, a continuación, el modelo holonómico del robot móvil se obtiene.

Figura 3.10: Monociclo-como el diagrama holonómica robot móvil

El modelo holonómico no tiene restricciones de velocidad en el plano, es decir, el punto (x, y) es capaz de moverse en cualquier dirección.

3.2.3 Modelado dinámicoDisociadas modelo dinámico. La dinámica disociada del robot móvil monociclo, como está dada por dos ecuaciones diferenciales: uno en lo que respecta al movimiento de traslación y otros en lo que respecta al movimiento de rotación.

,son voltajes aplicados a la derecha y los motores de la izquierda del robot móvil, respectivamente, v + y v-las tensiones comunes y diferenciales; Tu y T

son constantes de tiempo, y KgU y Kg son los beneficios correspondientes de cada de ecuaciones diferenciales. Este modelo considera que el centro de masa del robot móvil se encuentra en el centro de referencia de la rueda.  El modelo disociado dinámica del robot móvil monociclo-como es válida siempre que el centro de masa se encuentra en el centro de referencia de la rueda. Si esta condición no se cumple, es necesario utilizar un modelo acoplado dinámico.  Acoplado modelo dinámico. Con el modelo acoplado dinámica del movimiento de traslación se ve afectada por el movimiento de rotación y, viceversa, es decir, el movimiento de rotación se ve afectada por el movimiento de traslación.El modelo dinámico presentado por De la Cruz (2006) se ilustra en la figura. 3.11, donde h = (x, y) es el punto de que se requiere a las pistas de una trayectoria, G es el centro de la masa; B es el centro de referencia de la rueda; U y U son las velocidades longitudinal y lateral del centro de masa;  y son la velocidad angular y la partida del robot, d, b, A, E y C son las distancias; Frrx y Frry 'son las fuerzas longitudinales y laterales del neumático de la rueda derecha; Frlx y Frly' son las longitudinales y las fuerzas laterales del neumático de la rueda izquierda; Fcx y Fcy 'son la fuerza longitudinal y lateral ejercida sobre C por el ricino; Fex y Fey' son la fuerza longitudinal y lateral ejercida sobre E por la herramienta, y Te es el momento ejercido por la herramienta. Las ecuaciones de fuerza y de momento para el robot son (Boyden y Velinsky 1994):

donde m es la masa del robot, y Iz es el momento de inercia del robot sobre la eje vertical ubicada en G. La cinemática de la letra h es:

De acuerdo con Zhang et al. (1998), las velocidades u, y ¾, incluyendo la velocidad de deslizamiento, son los siguientes:

donde r es el derecho y el radio de la rueda izquierda; R y L son las velocidades angulares de las ruedas derecha e izquierda, y son las velocidades de deslizamiento longitudinal de la rueda derecha e izquierda, y es la velocidad de deslizamiento lateral de las ruedas. 

Figura 3.11: Modelo Junto dinámico de un robot móvil

Los modelos de motor alcanzado por dejar de lado la tensión en las inductancias son:

donde VR y VL son los voltajes de entrada que se aplica a la derecha y los motores de la izquierda; kb es igual a la tensión constante multiplicada por la relación de transmisión; Ra es la resistencia eléctrica constante, r y l son el motor derecho e izquierdo multiplicado por pares la relación de transmisión, y ka es el par constante multiplicada por la relación de transmisión.Las ecuaciones de la dinámica del motor, las ruedas son:

Es decir, que son y ser el momento de inercia y el coeficiente de fricción viscosa del motor combinado del rotor, caja de cambios, y la rueda, y Rt es el radio nominal del neumático.En general, la mayoría de los robots disponibles en el mercado tienen un bajo nivel de los controladores de velocidad PID para seguir las velocidades de entrada de referencia y no permitir que el voltaje del motor para ser utilizado directamente. Por lo tanto, es útil para expresar el modelo de robot móvil de forma adecuada, considerando las velocidades de rotación y traslación de referencia como las señales de control. Con este fin, los controladores de velocidad se incluyen en el modelo. Para simplificar el modelo, un controlador de velocidad de la EP se ha considerado que es descrito por las ecuaciones siguientes:

Variables y se descuidan en (3.17) para simplificar aún más el modelo. ref u refA partir de (3,10-3,17) el siguiente modelo dinámico del robot móvil se obtiene:

Los parámetros del modelo dinámico son:

El vector de la incertidumbre en (3.18) no será considerado, si la velocidad de deslizamiento de las ruedas, las fuerzas y momentos ejercida por la herramienta, y las fuerzas ejercidas por el ricino no son de valor significativo.Aceleraciones y no dependen de los estados x, y, , a continuación, estas variables se puede expresar de la siguiente manera: u

Al re-organización-y sin tener en cuenta el vector de la incertidumbre, la parametrización lineal se obtiene:

donde, con un método de identificación, el vector θ pueden ser fácilmente identificados. 

3.3 Navegación de sistemas de robótica móvilEn cuanto a las tareas del robot muchos, la movilidad es un tema importante, los robots tienen que navegar por su entorno de una manera segura y razonable. Navegación describe, en el campo de la robótica móvil, las técnicas que permiten a un robot a utilizar la información que ha recogido sobre el medio ambiente para alcanzar los objetivos que se les da un convento o que se derivan de una descripción de tareas de nivel superior de una manera eficaz y eficiente.La cuestión principal de la navegación es cómo llegar desde donde estamos hacia donde queremos estar. Los investigadores trabajan sobre esta cuestión desde los primeros días de la robótica móvil y se han desarrollado muchas soluciones para el problema teniendo en cuenta los diferentes entornos del robot. Entre ellos se incluyen los ambientes interiores, como así es en escala mucho mayor ambientes al aire libre y bajo la navegación del agua.Además de la cuestión de la navegación mundial, de cómo ir de A a B en la navegación robótica móvil tiene aspectos locales. Dependiendo de la arquitectura de un robot móvil (unidad diferencial, coche como, submarino, normal, etc) el robot posibles acciones están obligadas no sólo por el entorno de robots, sino por su dinámica. la planificación de movimiento del robot toma en cuenta estas dinámicas para elegir acciones viables y así asegurar un movimiento seguro. 72 CAPÍTULO

3.3.1 Sistemas de Navegación

Un sistema de navegación es el método para guiar un vehículo.Varias son las capacidades necesarias para la navegación autónoma (Alhaj Ali 2003):1. La capacidad de ejecutar meta primaria el logro de acciones tales como ir a un lugar determinado o seguir a un líder;2. La capacidad de reacción ante eventos inesperados en tiempo real, tales como evitar un obstáculo aparece de repente;3. La capacidad de formular un mapa del entorno.

Odometría. Este método, al igual que otros métodos a estima, utiliza codificadores para medir la rotación de la rueda y / o la orientación de la dirección (Ojeda 2003).Existen varios enfoques para reducir los errores de odometría en robots móviles, por ejemplo,  de sobre-robots móviles, tres nuevos errores, la reducción de los métodos se mencionan: Un método, llamado método de pulsos-Pocas ‖, hace uso de la observación de que la mayoría de las irregularidades del terreno, así como patinaje de las ruedas, el resultado de una errónea sobre-cargo de impulsos del encoder. Un segundo método, llamado-Cruz-junto de control ‖, optimiza el algoritmo de control del motor del robot para reducir los errores de sincronización que de lo contrario se traduciría en patinaje de las ruedas con los controladores convencionales. Un tercer método se basa en las llamadas-‖ Reglamento de expertos, que las lecturas de codificadores redundantes se comparan y se utilizan de diferentes maneras, de acuerdo con reglas predefinidas.

Sensor de navegación basados en: sistemas de sensores de navegación basada en que se basan en los escáneres de sonar o láser que proporcionan una distancia perfiles dimensiones se han utilizado para la colisión y evasión de obstáculos. Una estructura general de control adaptables también es necesario. El robot móvil debe tomar decisiones sobre las tácticas de su navegación, decidir qué información va a utilizar para modificar su posición, cuál es el camino a seguir en torno a los obstáculos, cuando se detiene es la alternativa más segura, y que la dirección de proceder cuando no hay camino se da. Además, la información de sensores se pueden utilizar para la construcción de mapas del entorno de planificación a corto plazo reactiva y aprendizaje a lo largo plazo del medio ambiente (Alhaj Ali 2003).

Visión de navegación basados en. La visión por ordenador y técnicas de secuencia de imagen se han propuesto para la detección y evitación de obstáculos para vehículos terrestres autónomos que puede navegar en un entorno de la carretera al aire libre. El límite de la forma del objeto por primera vez extraído de la imagen, después de la traducción de la localización del vehículo en el ciclo actual de que en el próximo ciclo, la posición de la forma del objeto en la imagen del próximo ciclo se prevé, a continuación, Control Dinámico DE MÓVIL sistemas robóticos 73que se corresponde con la forma de extraer el objeto en la imagen del próximo ciclo de decidir si el objeto es un obstáculo (Chen y Tsai 2000).

De navegación inercial. Este método utiliza acelerómetros y giroscopios veces para medir la velocidad de rotación y aceleración.

Sistemas activos de faro de navegación. Este método calcula la posición absoluta del robot de la medición de la dirección de incidencia de tres o más balizas transmisión activa. Los transmisores, por lo general usando frecuencias de la luz o la radio deben estar ubicados en sitios conocidos en el ambiente (Premvuti y Wang, 1996; Alhaj Ali 2003).

Lugar de referencia de navegación. En este método distintivo de puntos de referencia artificiales se colocan en lugares conocidos en el ambiente que se detecta incluso en condiciones ambientales adversas.

Posicionamiento basado en mapas. En este método la información adquirida a partir de sensores a bordo del robot se compara con un modelo o mapa mundial del medio ambiente. La localización del vehículo absoluta se puede estimar si las características del mapa basado en sensores y el partido modelo de mapa del mundo.

Navegación Biológica. enfoques de inspiración biológica fueron utilizados en el desarrollo de sistemas inteligentes de adaptación, los sistemas biomiméticos proporcionar una prueba en el mundo real de los comportamientos de navegación biológica además de hacer nuevos mecanismos de navegación para los robots en interiores.

Sistema de posicionamiento global (GPS). Este sistema proporciona señales de satélite codificadas especialmente que pueden ser procesadas en un receptor GPS, permitiéndole calcular la posición, velocidad y tiempo.

3.3.2 Controladores de Robots MóvilesLos robots tienen una compleja dinámica no lineal que hacen su control preciso y robusto difícil. Por otra parte, se clasifican en la clase de sistemas dinámicos de Lagrange, para que tengan varias propiedades físicas muy agradable que hacen de su control directo transmitido (Lewis et al. 1999). Diferentes controladores se han desarrollado para el movimiento de robots manipuladores, sin embargo, no hasta hace poco cuando ha habido un interés en el movimiento del robot en sí mismo, no sólo a sus manipuladores.Desde el punto de vista matemático, no el deslizamiento de la condición de no-ruedas omnidireccionales resultados de los robots en una restricción cinemáticarepresentada por una relación diferencial. Este tipo de restricción no puede ser integrado y, en los sistemas nonholonomic, no es posible escoger coordenadas generalizadas igual al número de grados de libertad. Es decir, el número de generales (por ejemplo, Lagrange) coordina supera el número de grados de libertad por el número de restricciones independientes, no integrables. Por lo tanto, los sistemas de nonholonomic presentar un complemento de la complejidad del sistema de control debido a que estos sistemas no se puede estabilizar en un punto por comentarios sin problemas (De Luca y Oriolo 1995). Por lo tanto, el diseño de leyes para los sistemas de estabilización de la postura nonholonomic tiene que enfrentarse a una obstrucción estructural muy importante. Como consecuencia de ello, frente a la situación habitual, el seguimiento es más fácil que la regulación de un vehículo nonholonomic. Sin embargo, varios enfoques alternativos se han propuesto para la regulación de los sistemas de nonholonomic.

El método más sencillo para el diseño de los controladores de comentarios para los sistemas de nonholonomic es, probablemente, para descomponer el control en dos etapas: en primer lugar, encontrar una estrategia de bucle abierto que se puede lograr cualquier reconfiguración deseado para el sistema particular que se trate. En segundo lugar, transformar la secuencia de movimiento en una sucesión de colectores de equilibrio, que luego se estabiliza por comentarios. La reacción global resultante es necesariamente discontinua, debido a la conexión de los colectores de destino.Cada problema de la estabilización en la sucesión debe ser completado en un tiempo finito (es decir, no sólo asintóticamente), a fin de contar con un procedimiento bien definido. Con el fin de lograr un comportamiento de esa convergencia, comentarios discontinua es utilizada por una fase de estabilización. La debilidad de este enfoque es que requiere la capacidad de diseñar una estrategia de bucle abierto para el sistema. Por otra parte, cualquier perturbación que ocurre en una variable que no está directamente controlada durante la fase actual se traducirá en un error de final. Como resultado, la robustez de retroalimentación se consigue sólo con respecto a la perturbación de las condiciones iniciales.Otro enfoque es usar un controlador de tiempo variable. La idea de permitir que la ley comentarios a depender explícitamente del tiempo se debe a Sansón (1993), que presentaron planes de estabilización para suavizar los modelos cinemáticos como el coche-. Al considerar el punto de

estabilización de un sistema invariante en el tiempo nonholonomic, la introducción de un componente variable en el tiempo en la ley de control puede conducir a un sistema sin problemas estabilizable. Sin embargo, estas leyes de control de variables en el tiempo que suele reducir las tasas de convergencia y un ajuste difícil de los distintos parámetros del controlador.  Una validación experimental de este tipo de controladores se pueden encontrar en Kim y Tsiotras (2002).

estrategias de híbridos para la estabilización del monociclo se han propuesto en Pomet et al.  (1992) y Toibero (2007). Es decir, la primera obra, que combina las ventajas de la retroalimentación estática suave lejos de la meta y variables en el tiempo cerca de comentarios a la meta.  El segundo estudio presenta asintóticamente estable cambiado los sistemas de control con los controladores redundantes que permiten mantener el robot que navega en el centro de un pasillo y resolver el problema de estacionamiento para los robots móviles.

A continuación, algunas estrategias de control para robots móviles se presentó.

El control de posición. El control de posición implica el control de la posición y la orientación del robot móvil. Pero este objetivo no es una tarea fácil, debido a la limitación propuesta por Brockett (Stern, 2002).En el algoritmo de control de la posición tradicional de los robots móviles, la salida del sistema, incluyendo la posición y orientación de los datos de percepción, son comentarios, junto a la entrada del sistema a través de un circuito de retroalimentación.

Trayectoria de control de seguimiento. El objetivo del control de seguimiento de la trayectoria es lograr que el robot alcanza y sigue con cero error de tiempo deseado estados de la variante.Estos estados se desea describir la trayectoria deseada.Una manera de realizar un control de seguimiento de la trayectoria es por medio de un robot virtual (Canudas de Wit et al. 1997). El modelo de robot virtual (ver fig. 3.12) viene dada por

donde y son los errores de control. La matriz en (3.20) tiene inversa, de modo que, cuando, y, a continuación, y. xy 0x 0 y 0 d xx d aa d

Figura 3.12: robots móviles reales y virtuales para el control de la trayectoria de seguimiento

3.3.3 anticolisiónLas técnicas básicas para un robot móvil para avanzar hacia el destino de localización, planificación de trayectorias y control. La técnica de localización es necesario saber dónde está el robot se acerca (Borenstein et al. 1996). Es todo depende de la precisión de los sensores y el sensor de algoritmos de fusión. La técnica de planificación de ruta de acceso incluye la prevención de colisiones y el diseño de la trayectoria óptima (Xu et al 2002;. Khatib, 1986).La técnica de control es cómo el robot sigue la trayectoria pre-especificados con errores de seguimiento mínimo (Rosales et al. 2008). Estas técnicas se deben-tienen métodos para la navegación de un robot móvil autónomo.Para aplicaciones en interiores de un robot móvil, la localización se puede hacer mediante la construcción de un mapa ambiental alrededor del robot de los sensores. El mapa puede ser usado para determinar la evitación de colisión con la pared y los objetos en el camino.  La construcción de un mapa funciona bastante bien para un robot para encontrar el camino no chocar con objetos estáticos, como la pared. Para mover objetos como seres humanos, sin embargo, es muy difícil para un robot para dibujar mapas dinámicos que generan el camino para evitar colisiones y mantener una distancia deseada entre el robot y el objeto. El robot requiere reacción dinámica del sistema para evitar la colisión con objetos en movimiento en lugar de basarse en mapas estáticos.tecnología de sensores que existen actualmente para evitar obstáculos incluye GPS, LADAR (detección láser y van) en dos y tres dimensiones, sonar, radar de microondas y cámaras CCD. Además de las características decada una de estas tecnologías de sensores, los factores que deben considerarse al elegir una configuración de sensores para una plataforma incluyen el costo, la complejidad computacional de procesamiento, tiempo de respuesta, campo de visión, resolución, rango de detección, operación en dos o tres plano dimensional y el efecto de las condiciones climáticas adversas.

Figura 3.13: anticolisión utilizando la técnica de Ladar Robot

La mayoría de la investigación hasta la fecha en evitación de obstáculos ha hecho uso de sensores de ultrasonidos o sonda, debido a su bajo costo y simplicidad de uso. Por desgracia, estas ventajas son ampliamente superado por un pequeño rango de detección (3m a 40kHz), una baja precisión angular (+ / -5 º) y el fracaso total de las condiciones climáticas adversas como fuertes vientos o plataformas que operan a altas velocidades (Myers y Vlacic 2005). Además, los problemas con la interferencia puede causar un sensor sonar con un operativo de respuesta 60ms en una configuración de anillo puede tener un tiempo de respuesta de todo el anillo de 300 ms que es inaceptable para la operación en tiempo real. Estos problemas hacen los algoritmos creados específicamente para este tipo de sensor inútil para todo, pero las aplicaciones más triviales en los que la plataforma opera en un ambiente interior estática a bajas velocidades.Otro sensor para ganar popularidad, más recientemente, ha sido el sensor LADAR. Su amplia gama de detección, tiempo de respuesta rápido, y de baja complejidad de procesamiento lo hacen ideal para aplicaciones al aire libre de alta velocidad, tales como la conducción autónoma. Su principal inconveniente es que en condiciones meteorológicas adversas de lluvia, la nieve y la suciedad pueden ser percibidas como objetos falsos. También los diferentes tipos de sensores se están desarrollando continuamente.Un buen compromiso en esta etapa de la investigación sería utilizar la fusión de datos para combinar la información de un sensor LADAR con el radar de onda corta, que es de no son susceptibles a las condiciones climáticas adversas, lo que crea una configuración de sensor a prueba de fallos. El único inconveniente de esta configuración es el costo actual de la alta tecnología de radar de onda corta.La separación de evasión de obstáculos en los diferentes métodos es un tema muy polémico en el que hay muchas opiniones diferentes. La mayoría coincide en que hay dos enfoques, globales y locales (aunque no siempre con estos títulos). Sin embargo, esto es donde termina el acuerdo y por diferentes autores diferentes definiciones, es común encontrar métodos clasificados como mundial por un autor y locales por otro.

Métodos Globales. Estos métodos operan en un entorno estático mediante el cálculo fuera de línea, una ruta de acceso optimizado de principio a fin, que evita todos los obstáculos estáticos conocido. Este enfoque no puede tratar con información incompleta o inexacta o un entorno de variables en el tiempo y la complejidad de este enfoque significa que la nueva planificación es demasiado costoso computacionalmente.

Los métodos locales. Estos métodos utilizan sólo una pequeña fracción del espacio mundial y operar en tiempo real en un entorno dinámico, variable en el tiempo. Tienen la desventaja de no ser capaz de producir una solución óptima y pueden quedar atrapados en mínimos locales (tales como un gran obstáculo en forma de U).

Usando esta definición de los métodos de local hay dos tipos de métodos que encajan en esta categoría: los planificadores locales ruta de acceso y métodos reactivos.Locales de los métodos de planificación camino trazar la ruta completa (hecha bajo el supuesto de obstáculos estáticos) y luego hacer los ajustes mientras se sigue el camino previsto. El más conocido método de planificación local ruta de acceso es el enfoque de campo de potencial que ha sido implementado usando una amplia variedad de métodos diferentes, incluyendo un método para eliminar mínimos locales con funciones armónicas.métodos reactivos hacer angular y velocidad de traslación comandos basados en la información procesada de los actuales datos sensoriales. Los métodos actuales de reactivos incluyen el método de la velocidad de curvatura, el enfoque dinámico de la ventana (Fox et al. 1997), la velocidad obstáculos enfoque (NAK et al. 1998), vector del campo Histogramas (Borenstein y Koren, 1991), Polar objeto método gráfico, y Lógica Fuzzy .

La combinación de los métodos locales y globales en un sistema integrado que se llama un método híbrido. Estos métodos están diseñados para combinar las ventajas de ambos métodos y eliminar las desventajas de cada una de ellas singularmente. La mayoría de los métodos híbridos funcionan mediante una ruta de acceso mundial planificador para proporcionar sub-puntos a lo largo de una ruta optimizada que se utilizan como puntos de meta para un método local.Robots cubierta móvil debe realizar tareas dirigidas a un objetivo en ambientes estrechos y desconocidos. Tanto la planificación de ruta global y lo local algoritmos reactivos evasión de obstáculos deben ser implementadas con el fin de hacer un robot móvil con esta capacidad. Mientras que un algoritmo de ruta de la planificación global calcula ruta óptima para un objetivo específico, un módulo de reacción local evasión de obstáculos tiene en cuenta las características desconocidas y el cambio del medio ambiente sobre la base de la información sensorial locales.

3.4 Multi-Robot SistemasEn los últimos años, los sistemas multi-robot están recibiendo una atención cada vez mayor en la comunidad científica. En parte, esto se debe al hecho de que muchos problemas relacionados con el control de un solo robot han sido - al menos parcialmente - resuelto, y los investigadores comienzan a mirar a la introducción masiva de los sistemas móviles en los dominios del mundo real.En esta perspectiva, los sistemas multi-robot son una opción obvia para que todas aquellas aplicaciones que implícitamente tomar ventaja de la redundancia, es decir, aplicaciones en las que, incluso en ausencia de una estrategia de coordinación, con más robots que trabajan en paralelo mejora la tolerancia del sistema falla, se reduce el tiempo necesario para ejecutar las tareas, garantiza una disponibilidad del servicio superior y una respuesta más rápida a las peticiones del usuario.Al tomar en cuenta situaciones más complejas, los sistemas de multi-robots no son más una opción, considerar, por ejemplo, un equipo de robots tratando de lograr un objetivo que no pueden ser alcanzados por un solo robot, o mantener una relación espacial constante entre sí con el fin de ejecutar una tarea con mayor eficacia.

Una de las primeras cuestiones que se plantea es si la coordinación debe formalizarse y resuelto a través de un proceso de control centralizado, que computa los productos para la alimentación de actuadores para realizar un movimiento coordinado de todos los componentes del sistema, o distribuidos, donde cada miembro de el equipo de la toma de decisiones en la autonomía sobre la base de sus propias entradas sensoriales, su estado interno y - si está disponible - la información intercambiada con otros robots.

Figura 3.12: Multi-Robot Sistema CooperativoLa tarea puede ser considerado como el objetivo del sistema de multi-robots, por lo tanto, los cambios en función de las diferentes aplicaciones y en las tipologías de sistemas multi-robot. La tarea del sistema se pueden separar en sub-tareas elementales (descomposición de tareas) más fácil de comprender y controlar.Estas sub-tareas pueden ser distribuidos entre los múltiples recursos (asignación de tareas), mientras que el comportamiento global del sistema depende de cómo estos sub-tareas se vuelven a combinar para obtener el acto final del sistema.El mecanismo de la cooperación representa la lógica que se origina en la cooperación y que puede

depender de las arquitecturas y estrategias de control, en los aspectos de la especificación de tareas o en la dinámica de la interacción entre los comportamientos. Así, el sistema multi-robot tiene que exhibir un comportamiento colectivo o un conjunto de acciones que realiza el mismo comportamiento que se requiere para el único robot más complejo. Para presentar este comportamiento inteligente de cooperación, los miembros del sistema de multi-robots tienen que comunicarse directamente a través de un canal de comunicación explícita o indirecta a través de un robot de detección de los demás.El rendimiento del sistema puede ser representada a través de características como, por ejemplo, el tiempo de ejecución de la misión, la complejidad computacional, robustez y tolerancia a fallos, y puede depender de la estructura global del sistema, por ejemplo, las tipologías del sistema, arquitecturas y estrategias de control, tarea de definición y actuación, las características de la comunicación.Por lo tanto, en gran medida los diferentes tipos de arquitecturas de control para sistemas de multi-robots se han presentado en la literatura, sin embargo, la principal distinción puede hacerse entre los sistemas centralizados y descentralizados. 3.4.1 Control CentralizadoMientras que los enfoques centrales a menudo conducen a una solución óptima, al menos en un sentido estadístico, los enfoques distribuidos generalmente carecen de la información necesaria para resolver de manera óptima los problemas de planificación y control. Sin embargo, son más eficientes para hacer frente a la palabra real, los escenarios no estructuradas: ya que las decisiones se toman a nivel local, el sistema aún es capaz de trabajar cuando la comunicación no está disponible, y - en general - permitir un más rápido, la respuesta en tiempo real y una falta de mayor tolerancia en un entorno que cambia dinámicamente.En los sistemas centralizados, una unidad central recoge y gestiona información sobre el medio ambiente para coordinar y controlar el movimiento de los robots y para garantizar la realización correcta de la misión. En estos enfoques, la unidad central juega un papel fundamental, ya que gestiona todo el sistema, es decir, tiene que coordinar la información recibida por los sensores distribuidos o para gestionar la información global del medio ambiente, a tomar todas las decisiones posibles y para comunicarse con todos los robots del equipo, por lo que debe ser lo suficientemente potente como para satisfacer todos los requisitos tecnológicos.La mayoría de los equipos de la cuota de RoboCup estas consideraciones, aunque existen contraejemplos (Weigel et al. 2002). Observe también que, a parte de optimalidad, métricas unívocamente aceptado o criterios para comparar el rendimiento de sistemas multi-robot centralizados y distribuidos faltan, el problema se plantea, por ejemplo, en (Schneider, 2005).

3.4.2 Control DescentralizadoEl problema dual es una cooperativa de detección, en los que los robots compartir su información de percepción con el fin de construir una representación más completa y confiable del medio ambiente y el estado del sistema. El ejemplo más notable es la localización y cartografía de la colaboración (CLAM, vea Madhavan et al. 2004), que recientemente se ha formalizado en el mismo marco estadístico de localización y cartografía simultáneas (SLAM), como una extensión del problema solo robot. Sin embargo, la idea general es mayor y los diferentes enfoques existentes en la literatura, a menudo se basa en una clara división de roles dentro del equipo. Cooperativa de detección puede incluir objetivos de seguimiento con varios observadores (Parker, 2002), se ayudan entre sí para llegar a los lugares de destino (Sgorbissa Arkin y 2003), o la búsqueda de un evasor de perseguidores con múltiples (Vidal et al. 2002). Observe también que la detección de cooperación a menudo se basa en el movimiento cooperativo, y por lo tanto no puede considerarse como totalmente disjuntos clases de problemas. En los enfoques descentralizados, en cambio, los recursos se distribuyen entre todos los robots. Cada vehículo utiliza sus propios sensores para extrapolar la información local del medio ambiente y las posiciones relativas de los robots cerca de tomar sus propias decisiones, por otra

parte, cada vehículo pueden comunicarse y compartir información sólo con los vehículos cercanos y se dirige a lograr sólo una parte de la misión global.Comportamiento basado en subasta base, o similares enfoques distribuidos (con o sin comunicación explícita) son muy comunes, lo que ocurre por las razones ya discutidas, no el último hecho de que la optimización en la asignación de tareas y el papel es computacionalmente muy costoso de conseguir, y por lo tantoinadecuado para el funcionamiento en tiempo real.

Figura 3.12: Esquema básico de un sistema multi-robot

Ventajas y desventajas de los sistemas centralizados y descentralizados han sido objeto de varios debates en la comunidad científica. Los sistemas centralizados, por ejemplo, puede gestionar la información global del medio ambiente y optimizar la coordinación de entre los robots o la realización de la misión y, además, se pueden manejar fácilmente las fallas de algunos de los robots. Por otra parte, la unidad central puede representar una debilidad del sistema, de hecho, puede ser el cuello de botella del sistema, tanto para los requisitos de tiempo de cómputo y comunicación, por otra parte, su culpa eventual compromete todo el sistema. Los sistemas descentralizados, por el contrario, permitirle que tome todas las ventajas de la distribución de detección y actuación, es decir, hacer posible el uso de robots menos poderosos o para utilizar sensores más, más barato, sino que permiten optimizar la asignación de los recursos y dotar a los robots de la equipo con actuación diferentes y sistemas de sensores, por otra parte, los sistemas descentralizados pueden resultar tolerantes a fallos vehículos posible. Por otra parte, dentro de los sistemas descentralizados es dificulta la coordinación de los robots y optimizar la ejecución de la misión, y problemas como la localización global y la cartografía, y de ancho de banda de comunicación representan los límites de este sistema (Arrichiello 2006).En la práctica, muchos sistemas no son estrictamente centralizada o descentralizada. De hecho, muchas en gran medida descentralizada arquitecturas utilizadas agentes líder (Tanner et al (2004).). Por otra parte, diferentes híbridos centralizado / arquitecturas descentralizadas se presentaron a tomar ventaja parcial de dos de las tipologías (las arquitecturas híbridas en Das et al (2002)  ; Feddema et al (2002);.. Stilwell et al (2005), han planificadores centrales que realizan un control de alto nivel sobre los robots autónomos en su mayoría).La investigación en sistemas multi-robot ha madurado hasta el punto en que los sistemas con cientos de robots que se proponen (Howard et al (2006);. Parker (2003)). Para lograr una determinada tarea, los robots tienen que compartir información, por lo tanto, el aumento de la dimensión del equipo directamente requiere un aumento de los recursos necesarios (por ejemplo, el tiempo, los esfuerzos de comunicación sensorial y ancho de banda). En este sentido, todas las características de comunicación como la topología de la red, el ancho de banda de comunicación, la estrategia de coordinación de mensajes, el tráfico de información entre los robots y unidades remotas representan cuestiones pendientes para las aplicaciones de robot móvil.

La escalabilidad plazo puede representar tanto la escalabilidad estática y dinámica.  Es decir, un sistema es escalable estáticamente cuando la arquitectura de control se puede mantener exactamente el mismo si miles de robots son utilizados o utilizados son muy pocos, un sistema es escalable dinámicamente cuando los robots se pueden añadir o retirar del sistema sobre la marcha; también pueden tener la capacidad de reasignar y redistribuir sí mismos en una forma auto-organizada.Las propiedades de escalabilidad se puede utilizar como parámetros de evaluación para sistemas multi-robot.Por otra parte, entre los parámetros de evaluación, robustez, eficiencia y no, se promueve. De hecho, un sistema de multi-robots puede dar lugar a un mal funcionamiento robusto como la comunicación poco fiables y los fracasos del robot. Por otra parte, un sistema de multi-robots pueden resistir a un desconocido a priori los cambios ambientales y el equipo no sólo a través de la redundancia unidad, pero también a través de un equilibrio entre la conducta exploratoria y de explotación. 

3.4.3 Arquitecturas de FormaciónExisten un gran número de publicaciones en los comentarios en los campos de control cooperativo de los resultados de los sistemas autónomos-los últimos se encuentran en Barba et al.(2001), Nijmeijer y Rodríguez-Angelez (2003), fax y Murray (2004), de Spry y Hedrick (2004), Ogren et al. (2004), Kingston et al.(2005), Kumar et al. (2005), y sus referencias. Un documento reciente encuesta realizada por Ren et al. (2005) conecta diversas coordinada los problemas de control con problemas de consenso conocido de otros campos científicos. Mientras que las aplicaciones son diferentes, algunas piezas fundamentales comunes se pueden extraer de los muchos enfoques para el control del vehículo de formación. Aproximadamente tres enfoques se encuentran en la literatura.

Líder-seguidor. Explicó brevemente, la arquitectura líder se define por un líder en la formación, mientras que los demás miembros de la formación de respetar la posición que el líder y la orientación con algunos prescrito offset. Uno de los primeros estudios sobre el control de la formación de liderazgo siguientes para robots móviles se informa en Wang (1991). Sheikholeslam y Desoer (1992) formular las leyes de control descentralizado para el problema de la congestión de la carretera utilizando la información de la dinámica del líder y la distancia al vehículo de continuar. Variaciones sobre este tema incluyen varios líderes, formando una cadena, y otras topologías de los árboles. Este enfoque tiene la ventaja de la simplicidad en lo que implica la estabilidad interna de la formación por la estabilidad de los vehículos individuales, sino que depende en gran medida el líder para lograr el objetivo de control.La excesiva dependencia de un solo vehículo en la formación puede ser perjudicial, y la falta de comentarios explícitos de la formación para el líder puede desestabilizar a la formación. Una arquitectura de líder-seguidor de las embarcaciones marinas se ha enfocado en Encarnação y Pascoal (2001a), donde se obligó a un vehículo submarino autónomo para seguir el movimiento de una embarcación de superficie autónoma, proyectado a una profundidad fija.

Métodos del Comportamiento. El enfoque conductual establece un conjunto de comportamientos deseados para cada miembro del grupo, y les pesa de tal manera que el comportamiento del grupo deseable surge sin un modelo explícito de los subsistemas o el medio ambiente. comportamientos posibles incluyen la trayectoria y el seguimiento de vecino, colisión y evitación de obstáculos, y la formación de mantenimiento. Un documento que describe el enfoque del comportamiento de los equipos multi-robot es Balch y Arkin (1998), donde la formación de conductas se apliquen con otros comportamientos de navegación para derivar las estrategias de control para el objetivo que buscan, para evitar colisiones y el mantenimiento de la formación. En el control de la formación, varios objetivos deben cumplirse y desde el enfoque conductual es espera que un promedio ponderado (quizá la competencia) los comportamientos dar una ley de control que cumpla con los objetivos de control

Este enfoque motiva a una ejecución descentralizada en comentarios a la formación está presente, desde un vehículo reacciona de acuerdo a sus vecinos. Cuando las reglas de conducta se dan como algoritmos, este enfoque es difícil de analizar matemáticamente: el comportamiento del grupo no es explícita, y características tales como la estabilidad general, no puede ser garantizada. enfoques del sistema de la teoría de control de la conducta se puede encontrar en Stilwell y Bishop (2002) y Antonelli y Chiaverini (2004). Los autores utilizan un conjunto de funciones y técnicas de control de robots manipuladores redundantes dado en Sicilia y Slotine (1991) para controlar un pelotón de vehículos autónomos. Las diferentes tareas se pueden combinar, de acuerdo a su prioridad, con un algoritmo de cinemática inversa.

Virtual Estructuras. En el enfoque de estructura virtual, toda la formación se considera como una única estructura virtual, y actúa como un cuerpo rígido sola. La ley de control de un solo vehículo se obtiene mediante la definición de la dinámica de la estructura virtual y luego traducir el movimiento de la estructura virtual en el movimiento deseado para cada vehículo. estructuras virtuales se han logrado, por ejemplo, que todos los miembros de la formación de seguimiento de los nodos asignados que se mueven a través del espacio en la configuración deseada, y el uso de comentarios para evitar la formación de los miembros de dejar la formación como en Barba et al. (2001) y Ren y Beard (2004). En Egerstedt y Hu (2001) cada miembro de la formación de las pistas un elemento virtual, mientras que el movimiento de los elementos se rige por una función de formación que especifica la geometría deseada de la formación. Este enfoque hace que sea fácil de prescribir un comportamiento coordinado para el grupo, mientras que la formación de mantenimiento de la seguridad es, naturalmente, por el enfoque. Sin embargo, si la formación tiene que mantener la misma estructura exacta virtual en todo momento, las posibles aplicaciones son limitadas. Skjetne, Moi y Fossen (2002) crear una estructura virtual de buques de superficie del mar mediante una ley de control centralizado que las maniobras de la formación a lo largo de una ruta predefinida.

3.4.4 Configuración de la FormaciónDependiendo de su objetivo actual coordinación de una formación puede tener muchas formas diferentes. Por ejemplo, los buques de superficie marina puede estar en un lado a la formación del lado durante las operaciones de reabastecimiento en marcha o en una formación en V durante el transporte (para ahorrar energía).Por lo tanto, los sistemas de formación de control debe ser capaz de abarcar cambiantes configuraciones durante la operación.Además, con una topología de formación dinámico estable, los vehículos se permiten salir y unirse a la formación sin necesidad de cambiar las propiedades de estabilidad de la formación. Ello ha de ser ampliado para que las formaciones de dividir y combinar.topologías dinámicas son considerados en, por ejemplo, Tanner et al. (2004), fax y Murray (2004), Olfati-Saber y Murray (2004), y Arcak (2006).Cuando varios sistemas de control deben ser coordinadas, la información debe ser intercambiada entre ellos a fin de completar la tarea de control. Ren et al. (2005) establece el axioma intuitiva siguientes:

La información compartida es una condición necesaria para la coordinación. La cantidad de información transmitida depende de la tarea de coordinación: si dos sistemas deben sincronizar su posición, algo de información sobre la posición de otros sistemas es necesario conocer. Si el objetivo es sincronizar el movimiento (la posición y velocidad), los sistemas también deben compartir información sobre su velocidad.

El objetivo de coordinación podría ser: en el montaje en una configuración de la formación deseada, terminando en un lugar determinado en una fecha determinada, o el movimiento sincronizado. Una alternativa a compartir tanto información de la posición y la velocidad durante las operaciones es considerar las trayectorias sincronizadas que incorpora información de la posición no sólo, sino también la velocidad y la aceleración de las tareas. Por lo tanto, el movimiento puede ser

coordinado con una menor cantidad de información que se comparte desde una posición en el camino implica tareas de velocidad fija y velocidad.Con el fin de lograr la sincronización adecuada, los caminos individuales deben ser coordinadas en el inicio de la operación.

La información debe ser intercambiada por un canal de comunicación. Normalmente, para un conjunto de vehículos independientes, un protocolo de comunicación se establece a lo largo de un medio físico, por ejemplo, utilizando la radio, acústica, óptica o señales. Moreau (2005) Estudio de los sistemas multi-agente con enlaces de comunicación dependientes del tiempo; Olfati-Saber y Murray (2004) investigar problemas de consenso con el tiempo-los retrasos. protocolos estándar de comunicación ofrecen la robustez en la señal de pérdida, retrasos, etc, pero problemas de comunicación, tales como retrasos incompatibles, el ruido, las pérdidas de señal, y las posibles actualizaciones asincrónicas deben tenerse en cuenta en la arquitectura de control de la formación.

3.4.5 Sistemas Multi-AgenteLos conceptos de sistemas multi-agente aparecido recientemente y es muy distribuido en todas las áreas de investigación, para resolver los problemas mediante la cooperación de muchos agentes. Estos agentes, que han estado utilizando para el sistema multi-agente, se definen como una entidad; rutina de software, robots, sensores, proceso o persona, Control dinámico de sistemas robóticos de 87 MÓVIL que realiza acciones, obras y toma la decisión. En los conceptos de la sociedad humana, la cooperación significa-una actividad compleja y sutil, que ha desafiado a muchos intentos para formalizar su ‖. actividad artificial y lo real social en los sistemas sociales es el paradigma de ejemplos de la cooperación. En el lado de multi-agente conceptos, hay muchas definiciones para la cooperación, las definiciones más populares son

1. El multi-agentes que trabajan juntos para hacer algo que crea un resultado progresivo de rendimiento, aumentando o ahorro de tiempo.2. Un agente adopta el objetivo de otro agente. Su hipótesis es que los dos agentes han sido diseñados de antemano y, no hay una meta conflicto entre ellos, además, un único agente adopta otro de los objetivos del agente pasivo.3. Un agente autónomo adopta otro de los objetivos agente autónomo. Su hipótesis es que la cooperación sólo se produce entre los agentes, que tienen la capacidad de rechazar o aceptar la cooperación.

Un agente es un sistema informático que es capaz de acción autónoma, en nombre de su usuario o propietario de un cierto ambiente a fin de cumplir con sus objetivos de diseño.Un agente inteligente es un sistema informático capaz de acción autónoma flexibles en algunos medio ambiente. Por flexibles, que significa: reactivo, proactivo y social.Un entorno estático es aquel que puede suponerse que permanecen sin cambios, excepto por el desempeño de las acciones por el agente. Un entorno dinámico es aquel que tiene otros procesos que operan en él, y que por lo tanto, cambios en las formas más allá del control del agente.El estado asume la tarea es como un grupo de robots móviles son asignados al azar en una zona desconocida, el área tiene límites limitada y puede contener algunos obstáculos. Los robots deben ser finalmente programado para tener capacidad de encontrar la manera de salir a reunirse en cierto lugar que desee en esa zona, la capacidad para planificar su ruta y evitar colisiones; capacidad de comunicarse con cada robot por pares y el servidor a través de red inalámbrica, capacidad de una línea y se mueven solo una línea, de un círculo y se mueven alrededor de un círculo.