Ávila Barón, AdolfoMartínez Herrera, David Leonardo2019-09-162019-09-162019-07-04Martínez Herrera, D. L. (2019). Reconocimiento de espacios con optimización de trayectorias utilizando el robot “Turtlebot 3 Burger”.Tesis de pregrado. Universidad Santo Tomás. Tunja.http://hdl.handle.net/11634/18667Objetivos: Aplicar sobre sobre la plataforma “TURTLEBOT 3 BURGER” los algoritmos de Dijkstra y A-star(A*) para optimizar trayectorias de menor recorrido dentro de una plataforma hexagonal plana y con obstáculos. - Determinar las características de hardware del robot” TURTLEBOT 3 BURGER”, sensores, tarjeta de procesamiento y actuadores. - Reconocer las características que permite ROS como herramienta para el desarrollo de proyectos con robots. - Comparar métodos para conducir un robot desde un punto inicial hasta un punto final reconociendo su trayectoria mediante un continuo mapeo y monitoreo del robot. Conclusiones: - El algoritmo A* tiene un óptimo desarrollo y fácil programación, ya que matemáticamente calcula un menor trayecto en comparación a algoritmos genéricos o métodos de campos de potencial los cuales calculan campos imaginarios de repulsión, que emanan de los obstáculos y permitir definir una trayectoria hacia un objeto. - Al aplicarse los algoritmos A-STAR y Dijkstra permitió planear la trayectoria, en la cual, las aproximaciones dinámicas de Windows(DWA) hacen que el robot busque una ruta que pueda seguir la trayectoria planeada por el algoritmo. - Durante las pruebas de funcionamiento con el robot, se tiene una permanente comunicación con la base de algoritmos construida en el computador, de tal forma que sea optimizada la trayectoria por medio de la ubicación y mapeo del entorno. - Para que el robot tuviera mejor traslación y movilidad dentro del terreno, el robot realiza actualización de su entorno cada 2 milisegundos, posicionandose en el terreno para llegar a un punto de destino eludiendo los obtaculos en el menor tiempo.Objectives : Apply on the platform “TURTLEBOT 3 BURGER” the algorithms of Dijkstra and A-star (A*) to optimize trajectories of less travel within a flat hexagonal platform and wih obstacles. Determine the hardware characteristics of the “TURTLEBOT 3 BURGER” robot, sensors, processing card and actuators. Recognize the characteristics that ROS allows as a tool for the development of projects with robots. Compare methods to drive a robot from a starting point to an end point, recognizing its trajectory by means of a continuous mapping and monitoring of the robot. Conclusions: Algorithm A * has an optimal development and easy programming that mathematically calculates a smaller path compared to generic algorithms or potential field methods that calculate imaginary fields of repulsión emanating from obstacles and allowing to define a trajectory towards an object. Applying the A-STAR and Dijkstra algorithms allowed to plan the trajectory, in which the Windows dynamic approach allowed the robot to define a route that could follow the path planned by the algorithm. During the tests of operation with the robot to make the map it is necessary to be connected to the internet to transmit the data to the computer and to be able to have updates every 2 ms of the location and mapping of the environment. In order for the robot to have better translation and mobility within the terrain, the robot needed to recognize the environment and position itself in such a way that it would take less time to avoid obstacles and reach its destination.application/pdfspaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/bachelor thesisRoboticsROSOptimizing trajectoriesField recognitionIngeniería electrónicaRobóticaRobotsAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2RobóticaROSOptimización de trayectoriaReconocimiento de espaciosreponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.co