Robótica Autónoma
Es el área de la Robótica que desarrolla robots capaces de desplazarse y actuar sin intervención humana.
Para ello el robot debe percibir su entorno y actuar de forma adecuada,
además de llevar a cabo su tarea.
La Robótica ha tenido grandes avances en entornos estructurados, en
los que el controlador del robot puede tener un mapa detallado de su entorno.
Conforme decrece el grado de estructuración del entorno las tareas se tornan
más complejas. Esto ocurre cuando el robot es móvil y debe tener información de
su posición en el mapa interno. Los mecanismos pueden ser absolutos o
relativos, por ejemplo, usando GPS y odometría, respectivamente.
En entornos no estructurados la solución a través de mapa
no es viable, por lo que se toman caminos en los que no se usa la Inteligencia
Artificial clásica, con un control centralizado, sino la Inteligencia Artificial basada en Multiagentes
(originaria en el trabajo de Rodney Brooks y
su arquitectura de subsunción), o en planteamientos conexionistas usando redes
neuronales. La
disciplina que usa Algoritmos
Genéticos para
evolucionar Redes
Neuronales se
denomina Robótica
Evolutiva.
Robótica
Evolutiva
La Robótica
Evolutiva (RE) es un área de la Robótica
Autónoma en la que se desarrollan
los controladores de los robots mediante la evolución al usar Algoritmos
Genéticos.
Habitualmente
se evolucionan Redes
Neuronales ya que se
sigue el referente biológico y simplifica el diseño y la representación en el
algoritmo genético.
La
Robótica Evolutiva tiene varios objetivos, a menudo simultáneos. El punto de
vista de la ingeniería crea controladores de robots para
realizar tareas útiles en el mundo real. La Biología y
otras ciencias de lo vivo obtienen simulaciones que
reproducen fenómenos desde fisiológicos hasta ecológicos.
La Filosofía de
la Ciencia puede analizar sistemas con
valor epistémico.
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