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dc.contributor.advisorCruz De La Cruz, Jose Emmanueles_PE
dc.contributor.authorLopez Flores, Jesus Vidales_PE
dc.date.accessioned2022-01-20T22:14:43Z
dc.date.available2022-01-20T22:14:43Z
dc.date.issued2018-04-13
dc.identifier.urihttp://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/17673
dc.description.abstractEn la presente tesis se buscó y se simuló los algoritmos que respondan a una mejor respuesta en la evasión de obstáculos para el seguimiento de un punto fijo de llegada y así lograr cumplir con el objetivo final, determinar algoritmos de simulación para una mejor trayectoria de la locomoción de un robot en los laboratorios de Electrónica, para ello se trabajara con los recursos de memoria y tiempo en función a la dimensión del tamaño de nuestro espacio a trabajar, para ello se está optando por dos tipos de algoritmos: Walk Random y Tree Guarding Walk; los cuales ayudará a analizar cuál de estos dos tipos de algoritmos nos puede cumplir con la optimización de nuestro problema de evasión de obstáculos. Lo primero a realizar fue, la programación de estos algoritmos y ver los tiempos de respuesta que demorará en llegar al objetivo, cuya trayectoria incluirá algunos obstáculos a evadir, la dimensión del recorrido estará incluido para obtener los tiempos de respuesta de cada uno de los algoritmos. Se ha utilizado en el proceso de la investigación una metodología OpenUP. Según Pressman (2005) la metodología Open Unified Process, o también conocida en castellano como Proceso Unificado, como instrumento se utilizó el lenguaje de programación PHYTON; se concluyó: El marco de integración de algoritmos de seguimiento y planificación de trayectorias propuesto, muestra bajos errores en el seguimiento de las trayectorias, debido a la optimización de los parámetros del controlador, para cada trayectoria. Es decir, el controlador, genera la mejor solución para cada trayectoria. Por otro lado, los parámetros del controlador obtenidos mediante algoritmos garantizan una solución casi óptima, ya que evita caer en mínimos locales a diferencia de otros métodos de optimización. El ampliamente probado algoritmo de planificación modelo Walk Random y Tree Guarding Walk ha probado su eficacia en la generación de trayectorias tanto locales como globales y su eficiencia en términos de tiempo de cómputo. Lo que hace adecuado para la trayectoria de un robot. La evasión local de obstáculos detectados por el sensor Kinect, resulta adecuado para la detección de objetos en el camino del robot. Pero se debe tener en cuenta en su implementación en terreno, el efecto de la luz sobre el sensor de profundidad y los efectos de la vibración.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucionales_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.eses_PE
dc.sourceUniversidad Nacional del Altiplanoes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.subjectAlgoritmoses_PE
dc.subjectLocomociónes_PE
dc.subjectRobotes_PE
dc.titleAlgoritmos de simulación de la trayectoria óptima de robots realizado en los laboratorios de Ingeniería Electrónica de la Universidad Nacional del Altiplano, 2017es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_PE
thesis.degree.nameMagíster Scientiae en Informática mención en Gerencia de Tecnologías de Información y Comunicacioneses_PE
thesis.degree.disciplineInformática mención en Gerencia de Tecnologías de Información y Comunicacioneses_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Altiplano. Escuela de Posgradoes_PE
thesis.degree.levelMaestríaes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-5201-0265es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestroes_PE
renati.discipline612177es_PE
renati.jurorApaza Tarqui, Alejandroes_PE
renati.jurorBaca Wiesse, Luis Enriquees_PE
renati.jurorTipula Quispe, Nestores_PE
renati.author.dni1323561
renati.advisor.dni29676963


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