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Sistema automatizado de taxi usando el algoritmo A*, primerprueba, image,…
Sistema automatizado de taxi usando el algoritmo A*
Es un sistema automatizado de despliegue de taxis que con un enfoque de multi agentes, basado en la ubicación para poder realizar la reserva de cada unidad y el seguimiento de cada uno de estos..
Detalles técnicos propuestos del sistema de taxis automatizado
Hardware
Lego Mindstrom NXT 2.0
Kit robótico programable lanzado por Lego
El NXT es el cerebro del robot Mindstrom, con tres puertos de salida y cuatro puertos de entrada
Cuatro tipo de sensores: ultrasónico, de sonido, de luz y táctil.
Sofware
LeJOS NXJ
Es un proyecto para desarrollar una Máquina Virtual Java (JVM) para Lego Mindstrom NXT
Entorno de programación
Base de datos MySQL JDBC
Se agrega “mysql-connector-java5.1.12-bin. jar ”en la biblioteca del proyecto o en la ruta de clases java.
Diseño de sistemas
El modelo del sistema tiene un sistema de comunicación y control de robot.
Segundo escenario del sistema de taxi automatizado
En este escenario se considerara mas de un taxi y cada uno estará ubicado en distintos lugares. Cuando el cliente llame al servidor central para reservar un taxi, el servidor asignara el taxi mas cercano.
Primer escenario para el sistema de taxi automatizado
En este escenario, Taxi Stand funciona como un servidor de monitoreo central y toda la información sobre el entorno ya está almacenada en su base de datos.
Encuesta literaria
Es difícil utilizar su método de búsqueda en entornos realistas porque:
El espacio de búsqueda es demasiado grande, es muy difícil que el método de búsqueda aborde las limitaciones de tiempo y espacio.
No conocen las "funciones h" correctas, el aprendizaje de funciones heurísticas.
No conocen el efecto del aprendizaje en la acción en el modelo.
Dificultades de los métodos de planificación basados en búsquedas:
Procesamiento de percepción, es decir, ruido, insensibilidad, aliasing.
Acciones, no como se esperaba (modelos imperfectos, errores).
Otros procesos físicos.
Los efectos externos provocan cambios durante la construcción del plan.
Necesita actuar antes de completar la búsqueda.
Recursos de memoria limitados.
Objetivo principal del modelo propuesto
Dos modos de robot: modo de usuario y modo autónomo.
En el modo de usuario, ejecutamos manualmente el robot y mapeamos el área con la ayuda de cinco colores de direcciones particulares
Implementación y Resultados
Comunicación Bluetooth
Inicialización de pila
Gestión de dispositivos
Descubrimiento de dispositivos
Registro de servicio
Descubrimiento de servicios
Control y seguimiento
Existen dos tipos de control: Remoto, autonomo
Cada conjunto contiene diferentes parámetros y códigos de comando
Creación de mapas y seguimiento
Hay dos matrices, una para mapear todos los objetos y la otra para mostrar una ruta.
Dirección de rumbo
Posición del robot en el mapa
Obstáculo de mapeo
Mapeo de otros objetos
Montón binario con algoritmo A *
Aplicación de ordenación de montón binario
Organizando el montón
Creando el montón
Insertar elementos en el montón
Eliminar elemento del montón
Robot de seguimiento
El programa rastrea la ubicación del robot calculando el cambio en el ángulo de rumbo del robot y la distancia desde su posición anterior.
