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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.creatorFERNANDO ALDANA FRANCOes_MX
dc.date.accessioned2024-08-09T19:00:15Z-
dc.date.available2024-08-09T19:00:15Z-
dc.date.issued2024-07-03-
dc.identifier.issn2007-9621es_MX
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/12481es_MX
dc.description.abstractSe presenta un modelo emergente de cooperación y comunicación que involucra un conjunto de robots MarxBot. La tarea consiste en recolección de materia prima almacenada y su depósito en la banda de procesamiento, además de la recolección del elemento fabricado y su depósito en una banda de empaquetado. Los robots son controlados mediante redes neuronales artificiales que son optimizadas mediante un algoritmo genético en el simulador robótico conocido como FARSA (framework for autonomous robotics simulation and analysis). Se prueba en un ambiente simulado de grupos homogéneos de robots con comunicación emergente basada en diodos emisores de luz (LED, por sus siglas en inglés), los cuales tienen un mejor rendimiento en la tarea propuesta que un sistema de comunicación con señales preestablecidas y un grupo que no tiene capacidad de comunicación. Esto se debe al nivel de organización provisto por la emergencia de señales que proviene del grupo y de la interacción con el entorno. Esto demuestra que la perspectiva de la robótica evolutiva es aplicable a las necesidades de la Industria 4.0.es_MX
dc.language.isoengen
dc.relationhttps://doi.org/10.15174/au.2024.3939es_MX
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.sourceActa Universitaria: Multidisciplinary Scientific Journal. Vol. 34 (2024)es_MX
dc.titleEmergent communication in simulated robotics: supporting supply chains through evolutionary computationen
dc.title.alternativeSimulación de comunicación emergente en robótica: apoyo a las cadenas de suministro empleando computación evolutivaes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.creator.idinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/331439es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/33es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/3313es_MX
dc.subject.keywordsEvolutionary roboticsen
dc.subject.keywordsIndustry 4.0en
dc.subject.keywordsArtificial neural networksen
dc.subject.keywordsMarxBot (Programmable mobile robots)en
dc.subject.keywordsFARSA (Framework for Autonomous Robotics Simulation and Analysis).en
dc.subject.keywordsRobótica evolutivaes_MX
dc.subject.keywordsIndustria 4.0es_MX
dc.subject.keywordsRedes neuronales artificialeses_MX
dc.subject.keywordsMarxBot (Robots móviles programables)es_MX
dc.subject.keywordsFARSA (Marco para la Simulación y Análisis de Robótica Autónoma).es_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.creator.twoROSARIO ALDANA FRANCOes_MX
dc.creator.threeERVIN JESUS ALVAREZ SANCHEZes_MX
dc.creator.fourFernando Montes Gonzálezes_MX
dc.creator.fiveJOSE GUSTAVO LEYVA RETURETAes_MX
dc.creator.idtwoinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/203842es_MX
dc.creator.idthreeinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/38874es_MX
dc.creator.idfourinfo:eu-repo/dai/mx/orcid/0000-0002-8024-3023es_MX
dc.creator.idfiveinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/415264es_MX
dc.publisher.universityUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.description.abstractEnglishThis study introduces an innovative model of cooperation and communication among a collective of Marxbot robots. The primary task involves the retrieval and deposition of raw materials onto a processing band, as well as the collection and placement of finished products onto a packaging band. The robots are controlled using artificial neural networks (ANN), which are optimized using a genetic algorithm (GA) within the framework for autonomous robotics simulation and analysis (FARSA) environment. Our simulations have demonstrated that homogeneous robot groups utilizing emergent communication via light emitting diodes (LED) significantly outperform those with predefined signal systems or no communication capabilities. The superior performance is attributed to the organizational structure that arises from signal emergence within the group dynamics and environmental interactions. These findings emphasize the relevance of evolutionary robotics (ER) principles in meeting the demands of Industry 4.0.en
Appears in Collections:Revista Acta Universitaria



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