Escola Tècnica Supe io d’Enginye ia In o mà ica
Uni e si a Poli ècnica de València
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la
localización de un obo NAO
T abajo Fin de Más e
Más e Uni e si a io en In eligencia A i icial,
Reconocimien o de Fo mas e Imagen Digi al
Au o : Peña anda Ceb ián, C is ian
Tu o es: Julián Inglada, Vicen e Ja ie
Palanca Cáma a, Ja ie
2015-2016
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
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Resumen
En es e abajo se plan ea una posible solución a un p oblema exis en e pa a la localización
de un obo mó il, conc e amen e el obo NAO. La necesidad de la localización del obo
su gió a la ho a de ealiza di e en es p oyec os donde el obo se debía desplaza po un en o no
dinámico. En es os p oyec os, se pudo obse a que el mo imien o del obo no e a egula ,
debido a la imp ecisión de sus senso es, en e o as cosas. Típicamen e, es o se ha esuel o en
en o nos es á icos median e la adición de senso es que ayudan al obo , pe o es o no es ú il en
en o nos dinámicos donde el obo se desplaza po dis in as salas o zonas. La no edad de es e
escena io dinámico es que cada zona es á compues a po disposi i os de senso ización p opios,
di e en es a los disposi i os de senso ización de o as zonas, que in o man de la posición en la
que se encuen a el obo . En es e p oyec o, se a a desa olla un sis ema mul iagen e sob e la
pla a o ma SPADE pa a mejo a la localización de un obo NAO. Pa a ello, se ha á uso de las
uncionalidades de no i icación de p esencia y p o ocolos de subsc ipción de SPADE pa a
mon a una ed de amis ad en e los disposi i os, compues os po senso es, y los obo s mó iles.
Palab as cla e: Sis emas Mul iagen e, Robó ica, SPADE, NAO.
Abs ac
In his wo k, we a e going o sol e a possible solu ion o an exis ing p oblem o mobile obo
loca ion, speci ically he NAO obo loca ion. The need o he NAO obo loca ion appea s
when we pe o med se e al p ojec s whe e he obo mo es h ough an dynamic en i onmen .
In hese p ojec s, we obse ed ha he obo mo emen wasn' egula ly. Typically his has been
esol ed in s a ic en i onmen s by adding senso s ha help he obo bu his is no use ul in
dynamic en i onmen s whe e he obo mo es h ough di e en ooms o a eas. The no el y o
his dynamic scena io is ha each zone is composed o own de ices ha epo ing he posi ion
whe e he obo is. In his p ojec , we de elop a mul i-agen sys em in SPADE o imp o e he
NAO obo loca ion. So, we a e going o use p esence no i ica ion and subsc ip ions p o ocols
o SPADE o make a iendship ne wo k be ween senso s and mobile obo s.
Keywo ds: Mul i-Agen Sys em, Robo ics, SPADE, NAO.
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
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Tabla de con enidos
1. In oducción ........................................................................................ 9
1.1. Mo i ación ......................................................................................................... 9
1.2. Obje i os ........................................................................................................... 10
1.3. Es uc u a del abajo ...................................................................................... 14
Es ado del a e .......................................................................................... 15
2. Sis emas mul iagen e .......................................................................... 17
2.1. Tipos de mensaje ía ......................................................................................... 19
2.2. Pla a o mas de sis emas mul iagen e.............................................................. 21
3. Robó ica ............................................................................................. 25
3.1. Robo s mó iles ................................................................................................. 26
3.2. Robo NAO ....................................................................................................... 29
P opues a ................................................................................................. 33
4. Diseño del en o no ............................................................................. 35
4.1. Diseño de las p uebas .......................................................................................37
5. Diseño del sis ema mul iagen e .......................................................... 39
5.1. Agen e obo .................................................................................................... 40
5.2. Agen e disposi i o ........................................................................................... 44
6. P uebas y e aluación .......................................................................... 49
6.1. P uebas con cáma as sin e o ....................................................................... 49
6.2. P uebas usando cáma as con e o ............................................................... 52
6.3. P uebas en un escena io dis ibuido .............................................................. 54
7. Conclusiones ....................................................................................... 57
7.1. Obje i os cumplidos ......................................................................................... 57
7.2. Líneas u u as de ac uación ............................................................................ 60
8. Re e encias ......................................................................................... 61

Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
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Tabla de igu as
Figu a 1. Mo imien o del obo NAO .................................................... 10
Figu a 2. Mo imien o del obo NAO con co ección median e
cáma as ................................................................................ 12
Figu a 3. Agen e In eligen e ................................................................. 17
Figu a 4. Realización en e los agen es, los g upos y los oles
en MADKi ............................................................................. 21
Figu a 5. Visión g á ica de los es ados de un agen e en JADE .............. 22
Figu a 6. A qui ec u a SPADE ............................................................. 23
Figu a 7. P ime obo humanoide .......................................................25
Figu a 8. Robo odan e....................................................................... 26
Figu a 9. Robo ep ado ...................................................................... 27
Figu a 10. Robo nadado ....................................................................... 27
Figu a 11. Robo olado ....................................................................... 28
Figu a 12. Robo andan e ...................................................................... 28
Figu a 13. Senso es del obo NAO ........................................................ 29
Figu a 14. In e az Cho eg aphe ............................................................ 31
Figu a 15. In e az Webo s ..................................................................... 31
Figu a 16. Escena io de p uebas ............................................................35
Figu a 17. Disposi i os de senso ización u ilizados .............................. 36
Figu a 18. En o no ísico u ilizado ........................................................ 36
Figu a 19. Reco ido ci cula ................................................................. 37
Figu a 20. Reco ido es ella pi agó ica ................................................. 37
Figu a 21. Reco ido zigzag ................................................................... 38
Figu a 22. SPADE como puen e en e los agen es .................................. 39
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
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Figu a 23. Compo amien os seguidos po el obo ............................... 40
Figu a 24. Regis o del agen e obo en la pla a o ma SPADE ............... 40
Figu a 25. Búsqueda de se icios po el agen e obo ............................. 41
Figu a 26. Subsc ipción de se icios po el agen e obo ........................ 41
Figu a 27. Compo amien o de ecepción de in o mación..................... 42
Figu a 28. Compo amien o del mo imien o del obo .......................... 42
Figu a 29. Cálculo de la posición del obo ............................................ 43
Figu a 30. Tabla de alo es pa a calcula la con ianza de
disposi i os de senso ización ............................................... 44
Figu a 31. Compo amien os seguidos po el agen e disposi i o ........... 44
Figu a 32. Búsqueda de la posición del obo ........................................ 45
Figu a 33. C eación de un se icio en SPADE ........................................ 46
Figu a 34. Publicación de e en os ......................................................... 46
Figu a 35. Visión gene al del sis ema p opues o .................................... 47
Figu a 36. Resul ados del eco ido ci cula con cáma as que
conocen la posición exac a del obo ..................................... 50
Figu a 37. Resul ados del eco ido es ella pi agó ica con cáma as
que conocen la posición exac a del obo .............................. 50
Figu a 38. Resul ados del eco ido zigzag con cáma as que
conocen la posición exac a del obo ..................................... 51
Figu a 39. Resul ados del eco ido es ella pi agó ica con cáma as
que ienen un e o en e el 10% y el 30% sob e la posición
del obo ................................................................................52
Figu a 40. Es udio de la con ianza del obo hacia las cáma as ..............53
Figu a 41. Reco ido en un en o no compues o po dos salas ............... 54
Figu a 42. Resul ados ob enidos en un en o no compues o po
dos salas ................................................................................ 55
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1. In oducción
En los úl imos años, se ha podido obse a una g an e olución de los obo s mó iles.
Debido a su g an can idad de componen es, los obo s son máquinas muy complejas.
Po ese mo i o, es bas an e común que engan di icul ades pa a lle a a cabo los
obje i os deseados, necesi ando cie a ayuda pa a comple a los de mane a adecuada.
En es e abajo, se a a u iliza el obo humanoide NAO, ab icado po la emp esa
ancesa Aldeba an Robo ics, con el in de ayuda a conoce su posición as ealiza
una se ie de mo imien os, ya que es posible que no se consiga alcanza la posición inal
deseada debido, en e o as cosas, a la imp ecisión de sus senso es in e nos. Pa a ello,
se a a emplea un sis ema mul iagen e pa a log a el obje i o deseado ya que apo a la
dis ibución, lexibilidad y dinamismo necesa io pa a la esolución del p oblema
plan eado. Además, el sis ema c eado pod ía u iliza se pa a ayuda al desplazamien o
de cualquie obo mó il.
1.1. Mo i ación
En es udios an e io es, se ha u ilizado el obo NAO con di e en es p opósi os, en los
que se ha obse ado que no alcanza la posición deseada as un desplazamien o po
muy co o que es e sea. Sin emba go, el obo c ee que ha alcanzado la posición
co ec a [1, 2]. La di e encia en e la posición buscada y la posición e ónea puede
pa ece pequeña en desplazamien os simples, pe o cuando es os son de mayo
complejidad, aumen a conside ablemen e, haciendo que no log e comple a el obje i o
eque ido. En la igu a 1, se puede obse a la e olución del desplazamien o del a a és
de un sencillo ejemplo. Exis en dos caminos, el seguido po el obo , que se encuen a
en la pa e supe io , y el que el obo desea ealiza , que se encuen a en la pa e
in e io . En cada i e ación, el obo ealiza un desplazamien o simple, y el conjun o de
es os desplazamien os simples gene a un desplazamien o complejo. Como se puede
obse a , el e o de mo imien o come ido po el obo a aumen ando en unción del
núme o de mo imien os que ealiza.
Los e o es come idos du an e el desplazamien o se deben p incipalmen e a dos
causas:
 Pa imen o: Dependiendo del pa imen o en el que se mue a el obo , és e se
desplaza á de o ma más o menos p ecisa. En algunos pa imen os el obo se
desliza demasiado, mien as que o os eje cen una ue za de ozamien o sob e
los pies más ele ada di icul ando el desplazamien o del obo .
 Componen es del obo : Al es a el obo compues o de múl iples
componen es, los pequeños e o es se acumulan y, como consecuencia, el
esul ado se des ía del espe ado.
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
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2. Sis emas mul iagen e
A lo la go de la his o ia se ha in en ado de ini el signi icado de los agen es in eligen es.
Una de las de iniciones que se puede encon a es la de inición de un agen e in eligen e
como una en idad de so wa e que, basándose en su p opio conocimien o, ealiza un
conjun o de acciones pa a sa is ace a las necesidades de un usua io o de un p og ama,
ya sea po inicia i a p opia o po que alguno lo equie e [8]. También se puede
encon a la de inición de un agen e in eligen e como una pieza de so wa e que ejecu a
una a ea u ilizando in o mación ecopilada de un en o no posiblemen e cambian e,
po lo que es e so wa e debe au o-ajus a se, si el en o no así lo p ecisa, pa a pode
comple a la a ea [9].
T as es as de iniciones podemos llega a la de inición de que los agen es in eligen es
si en pa a ayuda a comple a a eas de inidas. Además, pa a comple a es as a eas
se basan en su conocimien o, que puede se ob enido del en o no median e senso es.
Po úl imo, a a és de di e en es acciones, pa a cumpli la a ea asignada, puede
modi ica el en o no, po lo que debe á adap a se. En la igu a 3 se puede obse a una
ep esen ación g á ica de es a de inición de agen e in eligen e.
Los agen es in eligen es ienen las siguien es ca ac e ís icas:
 Au onomía: El agen e iene que ealiza una a ea asignada, pe o iene el
absolu o con ol de sus ac os pa a pode esol e la.
 Reac i idad: Los agen es pueden se capaces de de ec a los cambios de su
en o no, y eacciona dependiendo de es os cambios.
 Adap abilidad: Es a ca ac e ís ica es á ligada a la eac i idad, y se basa en la
adap ación del agen e al en o no.
 Sociabilidad: El agen e iene la capacidad de comunica se con las pe sonas o
con o os agen es. Es a ca ac e ís ica pod ía u iliza se pa a la coope ación en e
o os agen es.
 P o-ac i idad: Es a ca ac e ís ica se basa en que los agen es engan la
inicia i a pa a esol e los p oblemas o a eas asignadas.
 Con inuidad empo al: Los agen es deben es a en disposición con inua,
debido a que desde su c eación espe an a ecibi algún cambio del en o no o
algún e en o p o ocado po el usua io u o os agen es.
Figu a 3 - Agen e In eligen e
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
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Los sis emas mul iagen e (SMA) son sis emas compues os po dos o más agen es
in eligen es que ac úan sob e el mismo en o no. La acción de un agen e sob e un
en o no puede a ec a de muchas mane as a los agen es que ac úan sob e es e en o no,
po eso esul a in e esan e la idea de ene un SMA donde los agen es pueden oma las
decisiones según las decisiones omadas po o os agen es.
La necesidad de es os sis emas iene dada po u ilización de di e en es agen es pa a
di e en es a eas o de las mismas a eas. La g an mayo ía de las a eas pueden
ealiza se únicamen e po un agen e, pe o la idea que se suele segui es di idi las
di e en es a eas en sub- a eas pa a pode u iliza di e en es agen es [10]. Es a idea
iene en men e di idi a eas complejas en sub- a eas más simples donde los da os
es án dis ibuidos en e los di e en es agen es. Al ene un SMA los agen es pueden
coope a pa a ealiza sus a eas de mane a más e icaz, ya que puede que necesi en
in o mación que solo dispone unos de e minados agen es, como en el caso de es e
abajo donde el agen e Robo necesi a la ayuda de di e en es agen es pa a conoce la
posición se encuen a. Po o o lado, los SMAs no solo se u ilizan pa a que los agen es
coope en, puede que es os no deseen coope a , un cla o ejemplo de es o lo emos en los
sis emas de subas as, donde cada agen e ac úa po su p opio bene icio [11].
Los SMA suelen ca ac e iza se de la siguien e mane a:
 La in o mación del p oblema es á di idida en e los agen es, po lo que los
da os es án descen alizados.
 Los agen es son sociales y pueden manda mensajes a los di e en es agen es.
 Puede exis i di e en es ipos de coope ación en e los agen es pa a que cada
uno cumpla sus obje i os.
 Los agen es pueden ac ua de mane a e az o engañosa, e ansmi iendo
in o mación inco ec a, ya sea po su p og amación o po da os anómalos
ob enidos.
Dicho es o, podemos enume a di e en es en ajas que nos apo a u iliza un sis ema
dis ibuido pa a esol e las a eas:
 Al ene un sis ema dis ibuido, se e i an los posibles p oblemas de limi ación
de ecu sos. También pod íamos e i a pe dida de in o mación si un agen e
alla a, ya que la in o mación de un agen e puede es a con enida en a ios
agen es, y al alla es e no end íamos p oblemas pa a esol e el p oblema.
 Pe mi e la conexión en e los di e en es agen es, que ac úan sob e el mismo
en o no.
 Se ob ienen soluciones e icien es a los p oblemas.
 Pe mi e lexibilidad pa a ealiza las a eas, ya que el núme o de agen es den o
del SMA puede se dinámico.
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Los agen es, den o del SMA, pueden ac ua de mane a di e en es según su g ado de
coope ación. Básicamen e podemos clasi ica los en es ipos de agen es di e en es
[12]:
 Agen es hos iles: Son aquellos agen es que ealizan una a ea que masi ica su
alo de u ilidad en unción de pe judica el alo de u ilidad de las a eas de
o os agen es. En el caso de un sis ema de en as end íamos un agen e clien e y
o o agen e endedo , donde el clien e quie e adqui i los p oduc os al meno
cos e mien as que el endedo quie e ende los al mayo cos e, es e se ía un
caso cla o donde se pod ían aplica es e ipo de agen es.
 Agen es au o-in e esados: Es os agen es únicamen e se in e esan po
ealiza sus a eas pa a maximiza su p opio bene icio, y no pa a maximiza el
bene icio del SMA. Es os agen es suelen u iliza se en compe iciones, donde
a ios agen es compi en en el mismo en o no.
 Agen es colabo a i os: Es os son los agen es que abajan jun os pa a
ealiza una a ea y así maximiza su bene icio común. Básicamen e se basan en
cen a se en el bien común independien emen e del bien indi idual.
2.1. Tipos de mensaje ía
Como ya hemos comen ado los SMAs pe mi e que di e en es agen es si uados en el
mismo en o no puedan ealiza a eas coope ando en e ellos. Pa a pode ealiza es a
coope ación, los agen es deben comunica se u ilizando el mismo lenguaje de
comunicación. También es necesa io de e mina que es uc u a sigue el g upo de
agen es. La écnica de coo dinación más exi osa pa a la asignación de ecu sos y a eas
en e una sociedad de agen es es Con ac -Ne P o ocol (CNP) adop ado po en las
especi icaciones de Founda ion o In elligen Physical Agen s (FIPA). U ilizando la
écnica de CNP podemos aplica dos oles dis in os a los agen es, di ec o y con a is a
[13]. Es a écnica de coo dinación di ide el p oblema asignado a un agen e en
di e en es sub-p oblemas, si es e no puede esol e lo. En onces el agen e en cues ión se
con ie e en di ec o y di unde los nue os sub-p oblemas a los di e en es agen es
(con a is as), los cuales pueden acep a o no el sub-p oblema.
La FIPA es un o ganismo pa a el es ablecimien o de es ánda es de so wa e pa a
sis emas basados en agen es. Fundada como una asociación sin ánimo de luc o en
1996, FIPA buscaba de ini un conjun o de no mas pa a la implemen ación de sis emas
en los que se pudie an ejecu a agen es [13]. Las pla a o mas que deseen segui es e
modelo deben cumpli es ca ac e ís icas:
 ACC (Agen Comunnica ion Chanel): Se a a de un canal de comunicación que
pe mi e la comunicación en e los agen es del sis ema y de la pla a o ma.
 AMS (Agen Managemen Sys em): Se egis a los agen es en la pla a o ma
pa a que odos los agen es egis ados engan el con ac o (páginas blancas).
 DF (Di ec o y Facila o ): Pa ecido al AMS debemos hace un egis o de odos
los se icios que o ece cada uno de los agen es (páginas ama illas).
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
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Una ez explicada la necesidad de la comunicación en e agen es se a a ealiza una
pequeña e isión de algunos de los es ánda es de comunicación exis en es en e los
agen es.
Agen Communica ion Language
El Agen Communica ion Language (ACL) es un es ánda de lenguaje p opues o po
FIPA. Es e lenguaje posiblemen e sea el más conocido en el mundo de los sis emas
basados en agen es [14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]. Es e lenguaje es á compues o po dos
ipos de lenguajes dis in os:
 Knowledge In e change Fo ma (KIF): Lenguaje basado en la lógica de
p edicado de p ime o den. Los agen es que u ilizan es e ipo de lenguaje
pueden exp esa ca ac e ís icas de obje os, elaciones en e di e en es obje os,
e c.
 Knowledge Que y and Manipula ion Language (KQML): Lenguaje que
pe mi e manipula el conocimien o. Los mensajes e ansmi idos ienen la
in o mación pa ame izadas den o de di e en es clases.
Mensaje ía ins an ánea
La mensaje ía ins an ánea se basa en la comunicación en e dos o más agen es en
iempo eal, donde el mensaje e ansmi ido es únicamen e ex o esc i o, sin ningún
ipo de codi icación. Cabe des aca que an es de ealiza es e ipo de mensaje, el emiso
conoce si es á disponible el ecep o . La mensaje ía ins an ánea pe mi e una ápida
comunicación en e las di e en es pa es que in e ienen en dicho mensaje.
XMPP/Jabbe
Ex ensible Messaging and P esence P o ocol (XMPP), o iginalmen e llamado Jabbe ,
es un p o ocolo de mensaje ía ins an ánea basada en XML diseñado en 1999 po
Je emie Mille . Es e p o ocolo con iene no i icaciones de p esencia, po lo que un
agen e ecibe in o mación sob e la p esencia de o os agen es que se encuen an en el
mismo sis ema. En e sus p incipales ca ac e ís icas enemos que se a a de un
p o ocolo abie o y lib e, asinc ónico, descen alizado, segu o, lexible y mul iusua io.
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2.2. Pla a o mas de sis emas mul iagen e
En es e apa ado se an a p esen a alguna de las pla a o mas que se u ilizan pa a los
SMA. Exis en di e sas pla a o mas, en es e apa ado se explica á las ca ac e ís icas de
es pla a o mas, una de es as se á la pla a o ma u ilizada en el abajo ealizado,
conc e amen e la pla a o ma SPADE.
Mul i-Agen De elopmen Ki (MADKi )
MADKi es una pla a o ma mul iagen e esc i a en Ja a, bajo los é minos de licencia de
GNU GPL. Es a pla a o ma ue p opues a po Jacques Fe be y desa ollada en el
Labo a o io de In o má ica, Robó ica y Mic oelec ónica de Mon pellie (LIRMM). Es a
pla a o ma es in e esan e debido a que no iene una es uc u a in e na de los agen es,
pe mi iéndonos desa olla lib emen e nues as a qui ec u as, c eando y ges ionando
el ciclo de ida de nues os agen es [21, 22].
En MADKi es á o ien ada pa a desa olla SMAs basadas en un pa adigma o ien ado a
la o ganización, po lo que podemos de ini al agen e como una en idad que se
comunica y posee di e en es oles den o de un g upo. Es os g upos ep esen an
di e en es ag egaciones de agen es, mien as que los olos ep esen an la unción del
agen e, los se icios que o ece o su iden i icación den o del g upo. En la igu a 4 se
puede obse a de o ma isual la elación en e el agen e, los g upos y los olos.
Además, una g an en aja que iene es a pla a o ma es su ácil dis ibución. Los agen es
se pueden dis ibui sin necesidad de cambia nada en el código del agen e [23, 24].
Figu a 4 - Relación en e los agen es, los g upos y los oles en MADKi

Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
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Ja a Agen De elopmen F amewo k (JADE)
JADE es un so wa e lib e, bajo los é minos de licencia de LGPL, implemen ado en
Ja a. Es e so wa e ue desa ollado po la emp esa Telecom I alia en el 2000. La idea
p incipal que seguía es a pla a o ma es pe mi i la implemen ación de agen es de
mane a simpli icada siguiendo los es ánda es es ablecidos po FIPA, además de u iliza
el lenguaje de p og amación FIPA ACL. Po o o lado, la pla a o ma puede se
dis ibuida en a ios hos s, y podemos con ola la con igu ación del SMA median e
una in e az g á ica emo a, es a ca ac e ís ica ayuda en g an medida de ene un
con ol e icien e de un SMA dis ibuido [25, 26].
Como JADE sigue las especi icaciones es ablecidas po FIPA, podemos encon a que
disponemos de dos agen es especiales:
 Agen e DF: Agen e que in o ma sob e qué agen es es án disponibles en el
SMA.
 Agen es AMD: Tiene el con ol sob e la c eación y des ucción de los agen es,
e incluso puede de ene la pla a o ma.
Además, los agen es de inidos en es a pla a o ma deben segui el ciclo de la ida
p opues o ambién po FIPA, donde un agen e puede ene has a seis es ados
di e en es [27]:
 Iniciado: El agen e ha sido c eado, pe o aún no ha sido egis ado.
 Ac i o: Ha sido egis ado y puede comunica se con o os agen es.
 Suspendido: Su a ea a ealiza ha sido suspendida.
 Espe ando: Espe a el suceso de un e en o.
 Eliminado: El AMS ha eliminado al agen e.
 T ansi o: El agen e es á mig ando a una nue a ubicación.
En la igu a 5 se puede obse a los posibles es ados de un agen e y la mane a que se
pueden ansi a a cada uno de ellos de mane a g á ica.
Figu a 5 - Visión g á ica de los es ados de un agen e en JADE
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Sma Py hon mul i-Agen De elopmen En i onmen (SPADE)
SPADE es una pla a o ma lib e de SMA desa ollada en 2005 en la Uni e sidad
Poli écnica de Valencia po J. Palanca y G. A anda [28, 29]. A di e encia de las o as
pla a o mas, SPADE es la p ime a que se basa en mensaje ía ins an ánea XMPP,
explicado en el apa ado 3.2.1, además es á desa ollada con el lenguaje de
p og amación Py hon. Es a pla a o ma se basa en di e en es conjun os de es ánda es
como FIPA y XMPP/Jabbe [28].
Las p incipales ca ac e ís icas que podemos encon a en la pla a o ma SPADE son las
siguien es [29]:
 Al da sopo e al es ánda FIPA, admi e las ca ac e ís icas de AMS (páginas
blancas) y DF (páginas ama illas).
 Pe mi e la con e sación a más de un agen e g acias al mecanismo Jabbe .
 Es posible u iliza la no i icación de p esencia pe mi iendo al sis ema y a los
di e en es agen es conoce en iempo eal quien es á conec ado.
 Los agen es c eados necesi an un usua io y una con aseña, po lo que ayuda a
mejo a la segu idad del sis ema, además pe mi e una conexión ci ada.
 Pe mi e la comunicación P2P en e los agen es.
 Es posible de ini modelos de agen e BDI basados en c eencia (Belie ), deseos
(Desi e) e in enciones (In en ion).
 Se puede c ea di e en es compo amien os pa a un agen e (cíclicos, pe iódicos,
imeou , máquina de es ados in ini os, e c). Además, un agen e puede ealiza
di e en es a eas.
 Da sopo e de comunicación con o as pla a o mas siguiendo di e sos
p o ocolos de anspo e como HTTP o XMPP.
 Median e el es ánda de PubSub pe mi e la publicación o subsc ipción de
e en os.
 Dispone de una in e az g á ica en la web que nos pe mi e isualiza los agen es
que es án conec ados y la disponibilidad de e en os en e o as.
En la igu a 6 se puede obse a un pequeño esquema de la a qui ec u a de SPADE,
donde apa ece alguna de las ca ac e ís icas mencionadas.
Figu a 6 - A qui ec u a SPADE
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
24
Po úl imo, menciona que en es e abajo se ha u ilizado es a pla a o ma, debido a que
is as sus ca ac e ís icas obse amos que puede se in e esan e aplica la a es e es udio.
Además, como es á diseñada en Py hon, acili a la in e acción con los di e en es
disposi i os de senso ización u ilizados y la in eg ación con el obo .
25
3. Robó ica
En los úl imos años la obó ica y la in eligencia a i icial han ido cogiendo popula idad
e in e és po la población. El se humano ha es ado diseñando di e en es a e ac os con
el in de mejo a la p oducción, y mejo a la e iciencia de sus me cados, e incluso han
desa ollado di e en es obo s humanoides que in en an simula a las pe sonas.
Además del diseño de es os a e ac os o obo s se ha in en ado aplica les una
in eligencia pa a que puedan ope a de mane a au ónoma, sin la necesidad de un
con ol cons an e.
La idea de obo apa eció po p ime a ez una ob a ea al de ciencia icción llamada
Rossum’s Uni e sal Robo s en 1920. Su au o , Ka el Čapek, baso su no ela en una
emp esa que c eaba humanoides pa a ayuda a los se es humanos, donde más adelan e
en an en con lic o con es os des uyendo la humanidad.
Unos años más a de, la Co po ación Eléc ica Wes inghouse c eo el p ime obo
humanoide de la his o ia, en 1939. El obo , que se puede obse a en la igu a 7, enía
la capacidad de deci al ededo de 700 palab as, uma ciga illos e incluso camina
as deci le un comando de oz.
Figu a 7 - P ime obo humanoide
Más a de, Isaac Asimo publicó un lib o llamado Runa ound en 1942, donde se
enunciaban las es leyes de la obó ica [30]:
1. Un obo no ha á daño al se humano, ni pe mi i á que el se humano su a
daño.
2. Un obo debe obedece las ó denes del se humano, siemp e que no en en en
con lic o con la p ime a ley.
3. Un obo debe p o ege su exis encia siemp e que no en e en con lic o con la
p ime a o segunda ley.
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
32

33
P opues a
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
34
35
4. Diseño del en o no
En es e capí ulo, se a a p ocede al desa ollo del diseño del en o no, en el cual se a a
desplaza el obo NAO, así como la desc ipción de los disposi i os de senso ización
que se an a emplea y los di e en es eco idos que se u iliza án en las p uebas.
Una de las causas del e o del mo imien o del obo NAO e a el pa imen o po el que
se desplazaba. Po ese mo i o, se p obó el mo imien o del obo sob e má mol, césped
a i icial y made a. T as ealiza un mo imien o simple del obo , se pudo comp oba
que el césped a i icial eje cía una mayo ue za de ozamien o que las an e io es,
causando que el obo ob u ie a una meno p ecisión. Po o o lado, u ilizando má mol
el obo se deslizaba en exceso sob e el suelo ob eniendo unos esul ados le emen e
mejo es que el césped. Po úl imo, se p obó sob e la made a, y como se alcanzó una
posición más p ecisa que las ob enidas con los an e io es pa imen os mencionados, se
decidió u iliza un suelo de made a en el en o no. Dicho es o, pa a pode ealiza las
p uebas necesa ias que comp oba án el uncionamien o del sis ema mul iagen e
desa ollado en es e abajo, se decidió di idi el escena io en 36 cuad ículas (9
e icales po 4 ho izon ales). Una ez ealizada dicha di isión, se podía ácilmen e
dis ingui en qué cuad ícula se encon aba el obo . Cada cuad ícula enía un amaño
de 625 cm2 (25x25 cm2), po lo que el escena io enía un amaño de 2,25 m2. En la
igu a 16 se puede obse a el escena io de p uebas u ilizado.
Figu a 16 – Escena io de p uebas
Siguiendo con el diseño del en o no, se han u ilizado di e en es disposi i os de
senso ización en es e abajo, en conc e o una X ion PRO LIVE y cua o Raspbe y Pi 2
con cáma as in eg adas. Pa a conoce la posición eal del obo , se necesi a ob ene la
posición en los ejes x e y. La X ion PRO LIVE posee senso es de p o undidad e
in a ojos que pe mi en de ec a la p o undidad de los obje os, muy ú il pa a
iden i ica la posición del obo , ya que puede ob ene los dos ejes. Po o o lado, las
Raspbe y Pi 2 con cáma as in eg adas no de ec an la p o undidad, es deci ,
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
36
únicamen e de ec an un eje, po lo que complican el cálculo de la posición del obo . En
la igu a 17 se puede obse a la apa iencia de es os disposi i os.
Raspbe y Pi 2 con cáma a in eg ada X ion PRO LIVE
Figu a 17 – Disposi i os de senso ización u ilizados
Además de emplea es os disposi i os de senso ización, se ha u ilizado la lib e ía
OpenCV disponible pa a Py hon (y o os lenguajes de p og amación como C++, C o
Ja a), que pe mi e a a las imágenes cap adas po los disposi i os de senso ización y,
po an o, abaja con las imágenes ob enidas po la X ion PRO LIVE. G acias a es a
lib e ía, se han conseguido c ea di e en es algo i mos pa a los disposi i os de
senso ización, que de uel en la posición eal del obo , y que se explica án más
adelan e en la sección 5.2. La igu a 18 hace e e encia al en o no ísico u ilizado y el
obo sob e és e.
Figu a 18 – En o no ísico u ilizado
37
4.1. Diseño de las p uebas
Una ez decidido el pa imen o que se debía u iliza , y habe seleccionado y p og amado
los disposi i os de senso ización, pa a ealiza las p uebas, se decidió u iliza es ipos
de eco idos dis in os con el in de p oba el sis ema mul iagen e desa ollado. Es os
eco idos son los siguien es:
 Reco ido ci cula : El obo in en a ealiza un mo imien o ci cula . Resul a
un eco ido sencillo, con gi os de pocos g ados. En la igu a 19 se puede
ap ecia el eco ido.
Figu a 19 – Reco ido ci cula
 Reco ido es ella pi agó ica: Como su nomb e indica, el obo in en a
dibuja median e su eco ido una es ella de cinco pun as. Se decidió u iliza
es e eco ido debido a la can idad de gi os que debía da el obo pa a ealiza
la es ella. Todos los gi os que se ealizan en es e eco ido son mayo es a 90º.
La igu a 20 se co esponde al eco ido desc i o.
Figu a 20 – Reco ido es ella pi agó ica

Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
38
 Reco ido zigzag: Debido a que los o os eco idos, son eco idos con pocos
mo imien os, se decidió u iliza un eco ido más la go. Es e eco ido acaba
donde empieza, po eso se decidió ealiza dos uel as. En la igu a 21 se
obse a el eco ido.
Figu a 21 – Reco ido zigzag
39
5. Diseño del sis ema mul iagen e
Tal y como se plan eó en el capí ulo 1, el obje i o p incipal de es e abajo es ayuda a
alcanza la posición deseada po el obo al desplaza se po di e en es zonas o salas.
Pa a cumpli es e obje i o, se ha u ilizado la pla a o ma SPADE explicada en la sección
3.2. G acias a es a pla a o ma podemos ob ene una solución lexible y dis ibuida que
nos pe mi e que di e en es disposi i os de senso ización se inco po en o salgan del
SMA de mane a anspa en e. Es a pla a o ma nos si e de puen e en e los di e en es
agen es que con olan los disposi i os de senso ización, que a pa i de aho a se
llama án agen es disposi i os, y el agen e que con ola el obo , que se nomb a á como
agen e obo , al y como podemos obse a en la igu a 22.
Figu a 22 – SPADE como puen e en e los agen es
De es a o ma, los agen es que se deben diseña pa a inco po a al SMA desa ollado
en es e abajo son dos: el agen e obo y el agen e disposi i o que con iene la
in o mación sob e la posición del obo . Es e úl imo agen e puede aplica se a dis in os
disposi i os de senso ización únicamen e modi icando su cálculo de la posición del
obo .
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
40
5.1. Agen e obo
El compo amien o del agen e obo consis e en a a la in o mación ecibida po
dis in os agen es y maneja al obo . La igu a 23 hace e e encia a un diag ama que
mues a el conjun o de compo amien os del obo , seguido de la explicación de cada
componen e de su compo amien o.
Figu a 23 – Compo amien os seguidos po el obo
Regis o
Nada más inicia se, el agen e debe á egis a se den o del sis ema mul iagen e a a és
del AMS. Pa a pode egis a se debe segui los pasos p opues os po la pla a o ma
SPADE: asigna le un iden i icado llamado Jabbe ID (JID), seguido del hos en el que
se es é ejecu ando el sis ema mul iagen e, y una con aseña con la que conec a se. Cabe
des aca que cada agen e debe á ene un iden i icado JID di e en e. La igu a 24
mues a el egis o del agen e obo , que se esume en una única línea.
a = MyAgen ("agen e_ obo @hos ", "con aseña")
Figu a 24 – Regis o del agen e obo en la pla a o ma SPADE
41
Búsqueda de se icios
Los agen es disposi i os an a publica los se icios de localización que o ecen como
se icios del DF. Po ese mo i o, el agen e obo necesi a ealiza una búsqueda de los
se icios, a a és del DF, de mane a i e a i a. Pa a lle a a cabo es a búsqueda, se le
asigna un compo amien o cíclico, siguiendo la es uc u a exis en e de
compo amien os cíclicos de la pla a o ma SPADE, que se llama “compo amien o de
búsqueda de se icios”. En es e compo amien o, se ealiza á la búsqueda de se icios
como se mues a en la igu a 25, donde p ime o se c ea la desc ipción de un agen e, al
que se le asigna un se icio del ipo que se quie e busca , y, después, se ealiza la
búsqueda ob eniendo odos los agen es que o ecen ese se icio.
dad = spade.DF.D Agen Desc ip ion()
se ice = spade.DF.Se iceDesc ip ion()
se ice.se Name("Came a")
dad.addSe ice(se ice)
esul = myAgen .sea chSe ice(dad)
Figu a 25 – Búsqueda de se icios po el agen e obo
Subsc ipción del se icio
En es e abajo se a a hace uso del p o ocolo de publicación y subsc ipción de SPADE,
el cual pe mi e a un agen e c ea un e en o o subsc ibi se a los e en os c eados po
o os agen es a los que se es á subsc i o a a és de la no i icación de p esencia. Con
es a subsc ipción, el agen e subsc ip o queda a la espe a de nue as no icias o ecidas
po el agen e publicado , que puede en ia mensajes en cualquie momen o a odos
aquellos agen es que es én subsc ip os al e en o. Dicho es o, los se icios o ecidos po
los agen es disposi i os an a u iliza es e p o ocolo de publicación y subsc ipción,
siendo és os los publicado es. Po an o, después de ealiza la búsqueda de los
di e en es se icios, den o del compo amien o de búsqueda de se icios, el agen e
obo debe oma el papel de subsc ip o , subsc ibiéndose a odos aquellos se icios
o ecidos po los agen es que ha de uel o la búsqueda. Pa a ealiza es a subsc ipción,
p ime o se debe subsc ibi al agen e en cues ión, pa a hace uso de la no i icación de
p esencia, y después se debe subsc ibi al se icio o ecido añadiendo un
compo amien o pa a a a la in o mación del se icio. En la igu a 26 se puede
obse a cómo se ealiza ía la subsc ipción en la pla a o ma SPADE. Cabe des aca que,
al hace uso de la no i icación de p esencia, se puede conoce el es ado de las cáma as,
conociendo cuándo se desconec an o conec an al sis ema mul iagen e.
myAgen . os e .subsc ibe( agen )
myAgen .subsc ibeToE en ( E en Name, myAgen .Recei eBeha )
Figu a 26 – Subsc ipción de se icios po el agen e obo
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
48

49
6. P uebas y e aluación
Después de habe seleccionado el pa imen o en el que el obo a a desplaza se y de
habe desa ollado los eco idos que a a ealiza sob e és e, es ho a de e alua el
sis ema mul iagen e desa ollado. Pa a ello, se han u ilizado cáma as como disposi i os
de senso ización en es as p uebas.
Pa a medi el e o come ido po las p uebas, se a a u iliza la dis ancia euclídea,
donde se a a de medi la dis ancia mínima en e las dos casillas (la que se encuen a
el obo espec o a la deseada), es deci , la longi ud de la ec a que une la posición en la
que se encuen a el obo con la deseada. Po úl imo, des aca que, pa a ob ene unos
esul ados es adís icamen e iables, se ha ealizado un o al de 10 epe iciones de cada
una de las p uebas, po lo que se mos a á en g á icas an o la media del e o ob enido
en cada mo imien o ealizado como el e o medio es ánda .
6.1. P uebas con cáma as sin e o
En es a sección, se an a ealiza di e en es p uebas sob e el eco ido ci cula , el
eco ido es ella pi agó ica y el eco ido zigzag. En ellas, se busca encon a el
núme o mínimo de cáma as u ilizables pa a co egi el e o , has a que és e
desapa ezca. Po eso, se u iliza on di e en es cáma as que conocían la posición exac a
del obo y se p obó a ealiza los di e en es eco idos aumen ando de uno en uno el
núme o de cáma as cada ez, empezando inicialmen e sin cáma as.
Las p ime as p uebas que se ealiza on ue on del eco ido ci cula . En la igu a 36 se
puede obse a una g á ica donde apa ece el e o ob enido, además del e o medio
es ánda , a medida que se an ealizando mo imien os a di e en es posiciones. Como
se ha comen ado al inicio de la sección, en la g á ica se encuen an los esul ados
u ilizando di e en e núme o de cáma as. Sin u iliza ninguna cáma a, el e o come ido
c ece de mane a ápida en los p ime os es mo imien os, pe o se man iene oscilando
en el es o has a ob ene un e o de 0.80 casillas (unidad de medida u ilizada, ya que
el escena io es á di idido po casillas). Po o o lado, u ilizando una cáma a se consigue
educi es e e o . El obo no siemp e alcanza la posición deseada, lo cual se debe a
que, además de la posición o ecida po la cáma a, se iene la posición en la que el obo
c ee que se encuen a, y llega a una posición in e media en e ambas. Aun así,
u ilizando una única cáma a, se consigue educi el e o come ido po el obo de 0.80
casillas a 0.50 casillas, es deci , se ha educido un 37.5% el e o . Después, se decidió
ealiza una p ueba u ilizando dos cáma as y se ob u ie on los mejo es esul ados
posibles, consiguiendo que el obo alcanzase la posición deseada en cada uno de sus
mo imien os, es deci , se consiguió educi el e o en un 100%.
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
50
Figu a 36 – Resul ados del eco ido ci cula con cáma as
que conocen la posición exac a del obo
T as las p uebas de eco ido ci cula , se ealiza on las p uebas sob e el eco ido
es ella pi agó ica. En la igu a 37 se mues a una g á ica con los esul ados ob enidos
po es as p uebas. P ime o, se ealizó una p ueba sin u iliza ninguna cáma a, y se
pudo comp oba que el e o ob enido en cada uno de los mo imien os se man enía
siemp e ce cano a 1 casilla, disminuyendo los alo es en compa ación con el eco ido
ci cula . Es a disminución del e o se debe a que el an e io ci cui o es un eco ido
más la go, poseyendo un mayo á ea de abajo, , en compa ación al á ea de abajo
u ilizado po es e eco ido, . Al añadi una cáma a, el e o ob enido disminuía,
educiendo el e o come ido po el obo de 0.60 casillas a 0.50 casillas, que equi ale a
una mejo a del 16.67%. Es a mejo a es meno que la ob enida po el eco ido ci cula
de 37.5%, debido al á ea de abajo u ilizado. Po úl imo, se ealizó una p ueba con dos
cáma as. Como en el eco ido ci cula , en la p ueba se consiguió que el obo alcanzase
la posición deseada en cada uno de sus mo imien os, educiendo su e o en un 100%.
Figu a 37 – Resul ados del eco ido es ella pi agó ica con cáma as
que conocen la posición exac a del obo
Po úl imo, se ealiza on las p uebas del eco ido zigzag. La igu a 38 hace e e encia a
los esul ados ob enidos al ealiza las p uebas sob e es e eco ido. En la p ueba sin
51
cáma as, se puede obse a que, a di e encia de los an e io es eco idos, el e o de los
mo imien os oscila en e 1 y 2 casillas. Es e esul ado se debe a que, en cie as
ocasiones, el obo se co ige solo debido a la alea o iedad de su mo imien o. El
esul ado inal ob enido po es e eco ido es de 1.40 casillas, el mayo e o ob enido
has a aho a. Es a di e encia es consecuencia de que el eco ido es mucho más la go
que los an e io es, aumen ando el e o acumulado. Después, se lle ó a cabo una
p ueba u ilizando únicamen e una cáma a. En és a, ambién, se puede obse a que los
alo es oscilan en e 0.50 y 1.50 casillas, ya que, además de la posición o ecida po la
cáma a, se dispone de la posición en la que el obo c ee que se encuen a, y llega a una
posición in e media en e ambas. El e o inal ob enido u ilizando únicamen e una
cáma a es de 1.2 casillas, se consiguió una mejo a del 14,29%. Después, como en los
an e io es eco idos, se ealizó una p ueba con dos cáma as. En es a p ueba, se
ob u ie on los mejo es esul ados posibles, alcanzando siemp e la posición deseada en
cada mo imien o del obo , al igual que en los an e io es eco idos, es deci , se edujo
su e o en un 100%.
Figu a 38 – Resul ados del eco ido zigzag con cáma as
que conocen la posición exac a del obo
En conclusión, se puede deci que, u ilizando el sis ema mul iagen e diseñado en es e
abajo, se mejo an los esul ados ob enidos po el obo al desplaza se. En es as
p uebas, se han u ilizado cáma as que conocen de mane a muy p ecisa la posición del
obo , y se ha podido comp oba que, al in oduci únicamen e dos cáma as con es as
ca ac e ís icas se puede mejo a los esul ados has a el pun o de que el obo se mue a
siemp e a la posición deseada. Po o o lado, si se u iliza a únicamen e una cáma a, no
se pod ía asegu a que el e o se co igie a del odo, pe o sí que mejo ase.
Es as p uebas ealizadas u ilizan cáma as ideales, donde conocen la posición exac a del
obo y donde la in o mación sob e la posición siemp e es en iada. A con inuación, se
an a explica di e en es p uebas donde se u ilizan cáma as que con ienen cie o e o
en su in o mación sob e la posición del obo .
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
52
6.2. P uebas usando cáma as con e o
Después de ealiza las p uebas con cáma as sin e o , se comp obó que si se u iliza an
dos cáma as sin e o se pod ían ob ene los mejo es esul ados posibles. En un
escena io ideal sucede ía es o, pe o en un escena io eal pueden exis i di e en es
mo i os po el cual un disposi i o de senso ización deje de unciona co ec amen e, ya
sea po que sus senso es han pe dido e icacia o po que haya cambios en el en o no que
puedan en o pece su iden i icación de posición, en e o as causas. Po ese mo i o, se
decidió ealiza di e en es p uebas con cáma as que con ienen cie o e o en su
in o mación sob e la posición del obo , in en ando simula lo que ocu i ía en un
en o no eal.
La p ime a p ueba que se ealizó ue la de calcula el e o en e la posición inal
ob enida y la posición inal deseada, aumen ando el núme o de cáma as. Pa a ello, se
seleccionó el eco ido es ella pi agó ica, ya que e a en que mejo es esul ados se
ob enían. Las cáma as u ilizadas en es as p uebas enían un e o alea o io en e 10% y
30%. En la igu a 39 apa ece una g á ica donde se mues a el e o ob enido po las
p uebas aumen ando el núme o de cáma as, además del e o medio es ánda de cada
una, a medida que se a ealizando mo imien os a di e en es posiciones. En la g á ica
se puede e que, cuando únicamen e exis e una cáma a en el sis ema mul iagen e, el
e o aumen a paula inamen e. El e o inal u ilizando una cáma a es de 1.1 casillas,
aumen ando el e o ob enido al no u iliza ninguna cáma a, 0.6 casillas, que se puede
obse a en la igu a 37. A medida que aumen a el núme o de cáma as, el e o que se
ob iene se a es abilizando, consiguiendo unos alo es del e o inal de 0.4, 0.2 y 0
casillas empleando 2, 3 y 4 cáma as, espec i amen e.
Figu a 39 – Resul ados del eco ido es ella pi agó ica con cáma as
que ienen un e o en e el 10% y el 30% sob e la posición del obo
U ilizando 4 cáma as, se ha log ado alcanza la posición inal sin ningún e o en
ninguna de las 10 p uebas ealizadas, pe o, debido a que las cáma as no son p ecisas,
en algunas de es as p uebas no se llega a alcanza la posición deseada en alguno de los
pasos in e medios. Como el e o ob enido en dichos pasos in e medios e a de en e 0 y
53
0.2 casillas, se conside ó que se a aba de un e o bas an e acep able y no se
ealiza on más p uebas aumen ando el núme o de cáma as.
Como se comen ó en la sección 5.1, el agen e obo asigna con ianza a los di e en es
disposi i os de senso ización según la abla is a en la igu a 30. Es a con ianza le si e
al agen e obo pa a pode calcula la posición en la que se encuen a el obo ,
añadiéndole más peso a la in o mación o ecida po aquellos disposi i os que poseen
mayo con ianza. Po es e mo i o, se decidió ealiza una p ueba pa a obse a cómo
a iaba la con ianza en un conjun o de cáma as y qué sucedía si alguna de las cáma as
ac uaba de mane a di e en e en un momen o dado, es deci , se buscaba obse a el
compo amien o del sis ema mul iagen e diseñado y e si la con ianza o ecida po el
obo a los di e en es disposi i os de senso ización e a la adecuada. Pa a ello, se lle ó a
cabo una p ueba con cua o cáma as y el obo , ya que ambién se le asigna una
con ianza a la posición en la que el obo c ee que se encuen a. La igu a 40 hace
e e encia a la g á ica donde se mues a la con ianza dada a los di e en es disposi i os
de senso ización. Inicialmen e, las cáma as 1 y 2 enían un e o del 10%, mien as que
las cáma as 3 y 4 enían un 20% y 40%, espec i amen e. Todas las con ianzas
empiezan en 1 y, seguidamen e, an o la c eencia del obo como las cáma as 3 y 4 an
disminuyendo su con ianza, ya que son las que mayo e o acumulan. Después, a
pa i del mo imien o núme o 10, las cáma as 1 y 4 su en un in e cambio de e o
ob eniendo un e o del 40% y 10%, espec i amen e, y se puede e como la cáma a 1
a disminuyendo su con ianza has a alcanza el alo de 0, mien as que la cáma a 4
aumen a su con ianza has a el alo 1, que es lo máximo posible. Se puede obse a , el
agen e obo diseñado les asigna una mayo con ianza a aquellos disposi i os de
senso ización que meno po cen aje de e o lle an acumulado, y que unciona
co ec amen e an e los posibles cambios gene ados po los di e en es agen es
disposi i os.
Figu a 40 – Es udio de la con ianza del obo hacia las cáma as

Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
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6.3. P uebas en un escena io dis ibuido
La inalidad de es e p oyec o e a in en a ayuda al obo NAO a alcanza la posición
deseada a a és de cáma as ijas en un en o no compues o po di e en es zonas. Pe o
has a aho a, las p uebas ealizadas han se ido pa a comp oba el co ec o
uncionamien o del sis ema mul iagen e en una única sala. Una ez comp obado lo
an e io , es ho a de ealiza p uebas po un escena io compues o po di e en es salas,
donde cada una de ellas dispone de un núme o dis in o de cáma as que sólo in o man
cuando en al obo . En las p uebas, se ha ealizado un eco ido de 7 mo imien os
sob e dos salas o zonas, como se puede ap ecia en la igu a 41. Como el en o no
disponible e a an educido, únicamen e se han u ilizado dos salas, ya que si no los
esul ados no se ían ap eciables.
Figu a 41 – Reco ido en un en o no compues o po dos salas
Po un lado, omando como e e encia los esul ados ob enidos en la igu a 39 de la
sección 6.2, se han u ilizado cua o cáma as con un po cen aje de e o del 10% al 30%
pa a la zona a), ya que con ese núme o de cáma as se ob ienen unos alo es acep ables.
También, se pod ían habe u ilizado dos cáma as ideales, pe o en es as p uebas se
in en a simula un en o no eal donde es más p obable que las cáma as engan un
cie o e o acumulado. Po o o lado, en la zona b) se han u ilizado dos cáma as con
un e o en e el 50% y el 70%. Lo que se in en a demos a en es a p ueba es cómo el
obo consigue alcanza , en la mayo ía de los casos, la posición deseada de mane a
co ec a en la zona a), y que al in oduci se en la zona b) comienza a acumula se el
e o . Además, una ez que el obo uel e a la zona a), se consigue educi es e e o
acumulado de la zona b). En la igu a 42 se mues a el e o ob enido, además del e o
medio es ánda , ya que se ealizan 10 p uebas dis in as, a medida que se a
desplazando a di e en es posiciones. En la g á ica, se puede dis ingui el e o ob enido
en las dos zonas, donde los e o es de la zona a) es án ep esen ados con un ondo
blanco, mien as que los e o es de la zona b) apa ecen con un ondo g is. Se puede
conclui que los esul ados son como los que se espe aban ob ene , donde en la zona a)
se consigue alcanza , en la mayo pa e de los casos, la posición co ec a, ob eniendo
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como máximo un e o de 0.2 casillas. Además, como se espe aba, al in oduci se en la
zona b), donde se dispone de unas cáma as más imp ecisas, el e o aumen a has a
alcanza 1 casilla, que supone un e o 5 eces mayo espec o a la zona an e io .
Finalmen e, al ol e a la zona a), se consigue educi el e o acumulado en la zona b),
ob eniendo un e o de sólo 0.2 casillas.
Figu a 42 – Resul ados ob enidos en un en o no compues o po dos salas
Recapi ulando sob e las p uebas ealizadas, en la p ime a p ueba se buscaba in oduci
al obo en un escena io ideal, donde los disposi i os de senso ización, conc e amen e
cáma as, in o man siemp e sob e la posición eal del obo , sin ninguna pé dida de
in o mación. En es a p ueba, se obse ó que con dos cáma as ideales e a su icien e
pa a ayuda al obo a conoce su posición en cada ins an e. Después, se ealizó es a
misma p ueba u ilizando disposi i os de senso ización que poseían cie o umb al de
e o en su in o mación, y se obse ó que, u ilizando cua o de es os disposi i os, se
podía ob ene la posición deseada, pudiendo come e un e o de 0.2 casillas. También,
se analizó un es udio de la con ianza de los di e en es disposi i os de senso ización y se
de e minó que se le asignaba mayo con ianza a aquellos que poseían meno e o , que
e a p ecisamen e lo que se buscaba consegui . Po úl imo, en es a p ueba se ha podido
obse a que se han cumplido los obje i os p opues os, ya que se ha desa ollado un
sis ema mul iagen e que, g acias a la u ilización de la no i icación de p esencia de
SPADE, pe mi e la inco po ación y el abandono de di e en es disposi i os de
senso ización, según su disponibilidad, de mane a anspa en e. Dicho es o, a
con inuación, se de alla á las conclusiones y las líneas u u as de ac uación.
Un sis ema mul iagen e pa a mejo a la localización de un obo NAO
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7. Conclusiones
La necesidad de la localización del obo su gió a la ho a de ealiza di e en es
p oyec os donde és e se debía desplaza po un en o no. En ellos, se pudo obse a que
el mo imien o del obo no e a egula y, po es e mo i o, se decidió ealiza una
localización di e en e a las exis en es, donde el obo in e ac úa en un escena io
compues o po dis in as salas o zonas. La no edad de es e escena io es que cada zona
es á compues a po disposi i os de senso ización p opios, di e en es a los disposi i os
de o as zonas, que in o man de la posición en la que se encuen a el obo . El obje i o
que es e abajo pe seguía e a ayuda a alcanza la posición deseada u ilizando una
solución lexible y dis ibuida median e un sis ema mul iagen e. Además, el sis ema
mul iagen e pe mi e que di e en es disposi i os de senso ización se inco po en o
salgan de o ma dinámica y anspa en e. Po o o lado, la solución p opues a ambién
pe mi i á la inco po ación de cualquie ipo de disposi i o de senso ización que puede
da in o mación sob e la posición del obo .
En es e capí ulo se p esen a án los obje i os cumplidos en es e abajo, además del
posible abajo u u o que se puede ealiza .
7.1. Obje i os cumplidos
De acue do con los obje i os indicados inicialmen e en es e abajo, se ha ealizado un
es udio sob e las di e en es he amien as y ca ac e ís icas de los agen es in eligen es y
sis emas mul iagen e. G acias a es e es udio, se seleccionó la he amien a SPADE pa a
diseña el sis ema mul iagen e y modela los dis in os agen es u ilizados en el abajo.
Además del es udio an e io , se lle ó a cabo o o es udio sob e las ca ac e ís icas del
obo NAO y sus especi icaciones, ya que e a el obo que se iba a u iliza en el p oyec o.
Con es e es udio, se ob u ie on conocimien os eó icos sob e la p og amación del obo
y de las posibles he amien as que se podían u iliza .
Después, se p ocedió al diseño del escena io donde se obse ó que el obo se
desplazaba mejo sob e la made a, po lo que se u ilizó un escena io de made a que se
di idió en 36 pa es (9 e icales po 4 ho izon ales) de un amaño de . Po
es e mo i o, la posición del obo , en es e p oyec o, es á o mada po los alo es del eje
x e y, y po an o, cuando se habla del e o come ido po el obo se emplea la unidad
de medida de casillas, ya que a a á del núme o de casillas de dis ancia que se
encuen e el obo de la posición deseada.
El siguien e paso que se ealizó ue desa olla los di e en es agen es que componen el
sis ema mul iagen e. Conc e amen e, se c ea on dos agen es di e en es: el agen e obo ,
que se enca gaba de con ola al obo , y el agen e disposi i o, que con olaba al
disposi i o que ob iene la posición del obo a a és de senso es.