Abstract—In this document you will find a theoretical
framework that was used to support a state of the art in the
elective signature of professional emphasis II in project
management, regarding a mobile robot to take the challenge
called the Indiana Challenge.
Index Terms— controller, mobility, performance, pid, robot.
I. ESTADO DEL ARTE
Realizamos una investigación de artículos y puntos de
información a nivel mundial con respecto a nuestro Proyecto
con el fin de apoyarnos en fuentes de información verificadas.
En esta aplicación se encuentra como se equipó un robot
con una programación permitiendo a este una navegación
autónoma que no solo puede ejecutar una acción de un punto
A a un punto B, también una evitación de obstáculos los
cuales pueden estar en movimiento o no. Todo esto para que
tenga un buen desempeño en el medio sin ser piloteado. Aquí
aplicaron inteligencia artificial con un agente ya previamente
entrenado con comportamientos recurrentes en el medio que
se va a utilizar. [1]
Este capítulo se presenta una descripción general de la
detección y reconocimiento de señales. Describe las
características de las señales de señales o similares que se
pueden analizar en diferentes ambientes según las necesidades
de cualquiera y los requisitos y dificultades al tratar con estas.
La detección y reconocimiento de signos en imágenes al aire
libre. También se cubren las diferentes técnicas invocadas para
segmentar las señales de las diferentes escenas de tráfico y las
técnicas empleadas para el reconocimiento y clasificación de
las señales de tráfico y otras que se puedan asemejar en
diferentes ámbitos. Señala muchos problemas con respecto a
la estabilidad de la información de color recibida, variaciones
de estos y problemas similares que podrían surgir al detectar
objetos en un ambiente. [2]
La importancia de la inclusión de (IoT) para el monitoreo
de los diferentes sistemas teniendo presente la supervisión y
adquisición de datos se utiliza un sistema Scada para
implementar un proceso o la ejecución de una acción
específica, se evidencia que, aunque hay sistemas que operan
de forma independiente gracias a la ejecución de la integración
del sistema Scada siguiendo lineamientos de comunicación se
convierte en un dispositivo integrado donde cada parte
participa en su funcionamiento. Se nota bastante trabajo en la
comunicación maquina - maquina (M2M) haciendo más
efectiva la interacción persona maquina (P2M). Con esta
tecnología SCADA la cual revoluciona los procesos en la
automatización de tareas se evidencia un mejoramiento
considerable de rendimiento por su implementación. [3]
En este artículo explican el aprendizaje profundo en dos
procesos que buscan mejorar la exploración de un robot móvil
en espacios interiores Muestran como el Deep Learning es
usado como una técnica de aprendizaje automático que busca
definir redes neuronales basadas en el reconocimiento de
patrones en los datos de entrada y lograr resultados con un alto
nivel de confianza y de manera eficiente en el tiempo.. El
primer proceso permite el reconocimiento de estructuras
físicas como escaleras, ascensores y corredores a partir de las
imágenes que se obtienen de una cámara instalada en el robot.
El segundo proceso permite identificar la situación de
proximidad a los obstáculos a partir de la información de un
sensor láser para decidir la dirección y la velocidad del robot
para navegar en un espacio interior. [4]
Aquí los autores describen el desarrollo de un sistema de
generación de rutas para el movimiento de un móvil robótico
con mando a distancia, a través de técnicas de visión artificial
y sistemas de decisión difusos. Usando un sensor Kinect, el
sistema captura el área de movimiento del móvil y utilizando
técnicas de procesamiento de imágenes, los obstáculos se
segmentan y se implementa un algoritmo de agrupamiento
difuso para definir los posibles caminos a seguir en función de
Ricardo Casallas – Luis Daniel Rincon – Eddy Santiago Casallas
Gestión de proyectos electiva profesional II
Tarea 7 - Estado Del Arte
