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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/2659| Optimización multiobjetivo de trayectorias para robots móviles asistida por un gemelo digital | |
| Nestór Andrés García Rojas | |
| Saúl Zapotecas-Martínez Raquel Diaz Hernandez | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| Multi-objective optimization Digital Twin Path planning Robots | |
| La planificación de trayectorias enfrenta múltiples desafíos debido a la creciente complejidad de los entornos y las demandas de los usuarios. Entre los principales retos se encuentra la dificultad de los ambientes, la optimización multiobjetivo y la interacción con humanos y otros robots. Este trabajo presenta una metodología para la optimización multiobjetivo de trayectorias de un robot móvil, utilizando un gemelo digital que asiste en el proceso de optimización. La metodología propuesta aborda cinco objetivos principales: 1) minimizar la longitud de la trayectoria, 2) optimizar la suavidad de la trayectoria, 3) minimizar el consumo energético, 4) optimizar el torque de los motores y 5) minimizar el tiempo de viaje, todo ello cumpliendo con la necesidad de evasión de obstáculos. En este estudio, se comparan tres algoritmos evolutivos multiobjetivo basados en los principios de optimalidad de Pareto, indicadores y descomposición. Estos algoritmos se emplean para optimizar dos de los cinco objetivos: 1) minimizar la distancia de la trayectoria y 2) mejorar la suavidad de la trayectoria, con la restricción de evasión de obstáculos. El gemelo digital se utiliza para optimizar los objetivos restantes: consumo de energía, torque de los motores y tiempo de ejecución. Los resultados demuestran que la metodología propuesta es una herramienta eficaz para la planificación de trayectorias. La integración del gemelo digital permite encontrar soluciones que equilibran múltiples objetivos sin añadir complejidad a los algoritmos evolutivos multiobjetivo. Este enfoque mejora la eficiencia operativa y permite una planificación de trayectorias más precisa y adaptable a diferentes entornos, lo que lo hace beneficioso para una amplia gama de aplicaciones. Path planning faces multiple challenges due to the growing complexity of environments and user demands. Among the main challenges are dynamic and unknown environments, multi-objective optimization, and interaction with humans and other robots. This thesis presents a methodology for multi-objective optimization of trajectories of a mobile robot, using a digital twin to assist in the optimization process. The proposed methodology addresses five main objectives: 1) minimize trajectory length, 2) optimize trajectory smoothness, 3) minimize energy consumption, 4) optimize motor torque, and 5) minimize travel time, all while meeting the need for obstacle avoidance. In this study, three multi-objective evolutionary algorithms based on Pareto optimality, indicator, and decomposition principles are compared. These algorithms are used to optimize two of the five objectives: 1) minimize trajectory distance and 2) improve trajectory smoothness, with the constraint of obstacle avoidance. The digital twin is used to optimize the remaining objectives: energy consumption, motor torque, and execution time. The results show that the proposed methodology is an effective tool for path planning. The integration of the digital twin allows finding solutions that balance multiple objectives without adding complexity to the multi-objective evolutionary algorithms. This approach improves operational efficiency and enables more accurate and adaptable path planning in different environments, making it beneficial for a wide range of applications. | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| 2024-08 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| García Rojas, N. A., (2024), Optimización multiobjetivo de trayectorias para robots móviles asistida por un gemelo digital, Tesis de Maestría, Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Ciencias Computacionales |
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