Estudio, generalización y mejora de los campos de potencial artificiales y su aplicación a la planificación de caminos para robots móviles

Abstract

[spa] En el ámbito de la robótica móvil, el desarrollo de algoritmos de planificación de caminos desempeña un papel fundamental, siendo una pieza crucial en constante evolución. Su objetivo principal radica en guiar a un robot desde su punto de partida hasta un destino sin incurrir en colisiones con los obstáculos presentes en el entorno. Una metodología ampliamente reconocida en este contexto es la basada en campos de potencial artificiales (Artificial Potential Fields o APF) desde su introducción en 1986 por el profesor Oussama Khatib [3]. La premisa clave detrás de los APF es concebir al robot como una partícula cargada eléctricamente, moviéndose en respuesta a un campo de potencial compuesto por una componente atractiva hacia el objetivo y una repulsiva que lo aleja de los obstáculos. Este trabajo se enfoca en el estudio e implementación de los APF, con el propósito de desarrollar un algoritmo de navegación con estrategias destinadas a superar las limitaciones presentes, como son los mínimos locales y la incapacidad de alcanzar el objetivo cuando hay obstáculos demasiado cerca de éste, conocido como el problema de GNRON (Goals NonReachable with Obstacles Nearby). Asimismo, a lo largo de este trabajo, se presenta una metodología formal para la generación de campos de potencial repulsivos que incluye el campo de repulsión más célebre en la literatura como un caso particular de ésta. Finalmente, se respalda la eficacia del algoritmo propuesto mediante una serie de simulaciones experimentales de forma analítica y virtual. Estos resultados confirman la utilidad y el potencial de la herramienta implementada para resolver entornos de navegación complejos.