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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 600761 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 600761

Título del libro: Proceedings - 2020 International Conference On Mechatronics, Electronics And Automotive Engineering, Icmeae 2020
Título del capítulo: A Flocking Behavior Model with Artificial Potential Fields for the Coordinated Displacement of Robotic Swarms

Autores UNAM:
VICTOR JAVIER GONZALEZ VILLELA;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2020

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Palabras clave:

Biomimetics; Kinematics; Robotics; Artificial potential fields; Behavior model; Biologically inspired methods; Kinematic model; Mobile robotic; Reactive behavior; Robotic agents; Swarm behavior; Swarm intelligence

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Resumen:

This paper presents a reactive behavior model for mobile robotic swarms, developed by integrating a biologically inspired method of swarm intelligence known as flocking and an algorithm of artificial potential fields. The resulting reactive behavior model, firstly, prevents collisions between the different agents and constitutes the swarm as a group (flocking model), and secondly, achieves the displacement of the robotic swarm while avoiding the obstacles of the environment (artificial potential fields). This is accomplished without the requirement of a leader or central agent, nor the predefinition of a positioning pattern for the agents. The problem is solved using a simplified swarm behavior model equally programmed in each agent. The proposed model is synthesized such that each agent may calculate its own linear and angular velocities, allowing the implementation of the behavior by introducing those velocities into the kinematic model of each robotic agent. © 2020 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781728199047
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/ICMEAE51770.2020.00019