Estudio e implementación del algoritmo probabilístico de planificación de caminos SFF, y su aplicación a la resolución del problema del viajante de comercio

Abstract

[spa] Muchas aplicaciones dentro del campo de la robótica móvil requieren de algoritmos que calculen el camino que un robot debe recorrer para poder visitar un conjunto de puntos. A dicha tarea se la conoce como planificación multi-objetivo. Estos algoritmos son uno de los pilares de las arquitecturas de navegación de tipo deliberativo e híbrido, ya que son capaces de conseguir que un robot lleve a cabo de forma autónoma misiones complejas como la exploración y/o la vigilancia de entornos, el traslado y/o la manipulación de objetos, etc. Por ello, se propone el estudio e implementación de un algoritmo probabilístico de planificación de caminos llamado SFF (Space-Filling Forest), con el cual se pretenden abordar situaciones en las que los puntos objetivo se encuentren en zonas de difícil acceso y por ello, el uso de algoritmos probabilísticos clásicos no sea del todo recomendable. Además, posterior a la ejecución de SFF y por lo tanto una vez obtenido un "roadmap", es decir, una red de caminos libres de obstáculos que conectan los puntos objetivos, se pretende calcular cual es la ruta más corta que permite visitar cada uno de ellos. Para resolver este problema, conocido como el problema del viajante de comercio (TSP o Travelling Salesman Problem), se incorpora un algoritmo adaptado a la situación y al tipo de roadmap obtenido una vez aplicado SFF. Posteriormente, una vez implementado el algoritmo SFF e incorporado el TSP, se realizan una serie de pruebas para comprobar su correcto funcionamiento. Además, con el objetivo de poder comparar los resultados obtenidos, se implementa una versión del conocido algoritmo RRT (Rapidly-exploring Random Trees) adaptada a la resolución del problema del viajante de comercio.