Resumen

Este artculo presenta una representacin del entorno para robots mviles autnomos que se adapta continuamente a lo largo del tiempo. El enfoque presentado se inspira en el procesamiento de informacin de la memoria humana y almacena el conocimiento actual y pasado del entorno. En este trabajo, el modelo de memoria se aplica a la informacin variable en el tiempo sobre obstculos y rutas transitables en el espacio de trabajo del robot autnomo y se utiliza para resolver el ciclo de navegacin del robot. Esto incluye la localizacin y la planificacin de la trayectoria, as como el control del vehculo. El enfoque presentado se evala en un experimento real en un entorno interior cambiante. Los resultados muestran que la representacin del entorno es estable, mejora su calidad con el tiempo y se adapta a los cambios.

• Materias:Sensores táctiles Robots modulares Control robótico Teleoperación Arquitectura de red neuronal
• Subjects:Tactile sensors Modular robots Robotic control Teleoperation Neural network architecture
• Palabras claves:Papel; Representación del entorno; Robots móviles autónomos; Modelo de memoria; Ciclo de navegación; Experimento en el mundo real
• Keywords:Paper; Environmental representation; Autonomous mobile robots; Memory model; Navigation cycle; Real-world experiment