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Un sistema multiagente para mejorar la localización de un robot NAO

Peñaranda Cebrián, Cristian

Abstract

[EN] In this work, we are going to solve a possible solution to an existing problem to mobile robot location, specifically the NAO robot location. The need of the NAO robot location appears when we performed several projects where the robot moves through an dynamic environment. In these projects, we observed that the robot movement wasn't regularly. Typically this has been resolved in static environments by adding sensors that help the robot but this is not u seful in dynamic environments where the robot moves through different rooms or areas. The novelty of this dynamic scenario is that each zone is composed of own devices that reporting the position where the robot is. In this project, we develop a multi - agen t system in SPADE to improve the NAO robot location. So, we are going to use presence notification and subscriptions protocols of SPADE to make a friendship network between sensors and mobile robots

Full text

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 2 3 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 4 5 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 6 7 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 8 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 9 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 16 17 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 18 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. 19 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 20 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. 21 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 22 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 23 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 54 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 55 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 56 57 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.