2025-07-292020https://hdl.handle.net/20.500.12272/13561En este trabajo se presentan los últimos resultados en investigación en el marco de la tesis Planificación de caminos y trayectorias de una formación de robots autónomos. La planificación de camino consiste en encontrar un camino continuo que lleve a un robot desde su posición inicial a su destino, evitando colisiones con su entorno. Basado en el método de exploración del Algoritmo Genético Simple (AGS) y del algoritmo de búsqueda clásico A*, se propone un algoritmo híbrido de planificación de caminos para sistemas multirobots. Este algoritmo encuentra los caminos óptimos (o casi- óptimos) libres de colisiones de una formación de robots desde una configuración inicial a una configuración final teniendo en cuenta la posibilidad de separación y su posterior reunión. Los resultados de las simulaciones demuestran que el algoritmo es apto para ser utilizado en entornos complejos con obstáculos y para un sistema mutlirobotsIn this work the latest research results are presented within the framework of the thesis Motion planning for a formation of autonomous robots. Path planning is the task of finding a continuous path that will drive the robot from the start to the goal location avoiding collisions with obstacles. Based on the Simple Genetic Algorithm (AGS) exploration method and the classic A* search algorithm, a hybrid path planning algorithm for multirobots systems is proposed. This algorithm finds the optimal (or near-optimal) collision-free paths of a robot formation from an initial configuration to a final configuration, taking into account the possibility of separation and their subsequent reunification (split&merge). The results of the simulations show that the algorithm is suitable for use in complex environments with obstacles and for a multirobots system.pdfesinfo:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Algoritmo genéticoAlgoritmo planificador de caminosOperadores evolutivosRobot móvilDiagrama de voronoiGrafos de transición de estadosMultirobotsinfo:eu-repo/semantics/reportPereyra, Estefanía; Pérez Paina, Gonzalo; Aragúas, Roberto Gastón; Kulich, Miroslav.https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/