Diseño de una estrategia para la planeación de rutas de navegación autónoma de un robot móvil en entornos interiores usando un algoritmo de aprendizaje automático

Abstract

The problem of autonomous robot navigation in internal environments must overcome various difficulties such as the dimensionality of the data, the computational cost and the possible presence of mobile objects. This thesis is oriented to the design of a planning strategy of routes for autonomous navigation of robots in interior environments based on automatic learning, for which it characterizes some strategies that the literature reports, The DQN machine learning algorithm is specified, to be implemented on the Turtlebot robotic platform of the Gazebo simulator. In addition, a series of Experiments changing the parameters of the algorithm to validate the strategy that shows how the robotic platform through the exploration of the environment and the subsequent exploitation of knowledge makes effective route planning. Video of Experiment can be found at https://youtu.be/5ehdh-BvY7E.

El problema de la navegación autónoma de los robots en entornos internos debe superar varias dificultades como la dimensionalidad de los datos, el costo computacional y la posible presencia de objetos móviles. Esta tesis se orienta al diseño de una estrategia de planeación de rutas para la navegación autónoma de robots en entornos interiores con base en el aprendizaje automático. Para lo cual se caracteriza algunas estrategias que reporta la literatura, se especifica el algoritmo de aprendizaje automático DQN, para luego ser implementado en la plataforma robótica Turtlebot del simulador Gazebo. Además, se realizó una serie de experimentos cambiando los parámetros del algoritmo para hacer la validación de la estrategia que muestra como la plataforma robótica por medio de la exploración del ambiente y la posterior explotación de conocimiento hace una planeación de la ruta eficaz. Vídeo del experimento puede ser encontrado en https://youtu.be/5ehdh-BvY7E.