| Resumen |
"Los robots móviles deben contar con la capacidad de moverse dentro
de un entorno de trabajo bajo la menor intervención de un supervisor humano, para ello se les provee de algoritmos y herramientas que les permiten tomar decisiones de acuerdo a su estado actual y a las variables de su entorno. En este artículo, se describe una arquitectura para la selección de acciones con el método de Fuzzy Q- Learning (FQL) con el fin de que un robot móvil pueda tomar decisiones con base en el nivel de carga de batería y pueda escoger entre desplazarse hacia su objetivo principal, ir a una estación de carga de baterías o detenerse. Adicionalmente, como entrada se toman en consideración las distancias que existen entre el robot y los posibles destinos. Para lograrlo, en la arquitectura propuesta se integró un módulo de planificación de ruta que utiliza el método de campos potenciales artificiales, para que un robot pueda navegar de forma reactiva sobre su entorno de trabajo." |
