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Abstract
La robotica colectiva se interesa, de manera general, en el diseno y el control de sistemas multi-robot o multi-agente, grupos de robots o agentes trabajando de manera conjunta para lograr objetivos comunes. Estos sistemas son utiles en tareas que un solo individuo es incapaz de realizar, o bien en tareas en las cuales se obtiene una ganancia, en terminos de tiempo por ejemplo, si son ejecutadas por mas de un individuo. Tareas de este tipo son aquellas que requieren, por ejemplo, la dispersion espacial fisica o la suma de fuerzas. Debido a que el control de un sistema multi-robot o multi-agente esta descentralizado entre sus componentes, es necesario disenar e implantar estrategias que permitan a los miembros del sistema, coordinar sus acciones de modo que no interfieran entre ellos, asi como integrar sus recursos, e.g. movimientos o percepciones, para realizar un tarea colectiva. En este trabajo se analizan las estrategias de percepcion y propagacion de informacion de un agente que forma parte de un sistema multi-agente capaz de desplazarse de manera coordinada, denominadas en este trabajo principios de percepcion. Se propone asi mismo, un conjunto de guias de comportamiento para sistemas multi-agente capaces de movimiento colectivo coordinado, denominadas aqui como principios de organizacion. Por ultimo, se presentan y comparan resultados de la aplicacion de ambos tipos de principios para lograr el movimiento colectivo coordinado de grupos de agentes y de robots moviles.
期刊介绍:
Inteligencia Artificial is a quarterly journal promoted and sponsored by the Spanish Association for Artificial Intelligence. The journal publishes high-quality original research papers reporting theoretical or applied advances in all branches of Artificial Intelligence. The journal publishes high-quality original research papers reporting theoretical or applied advances in all branches of Artificial Intelligence. Particularly, the Journal welcomes: New approaches, techniques or methods to solve AI problems, which should include demonstrations of effectiveness oor improvement over existing methods. These demonstrations must be reproducible. Integration of different technologies or approaches to solve wide problems or belonging different areas. AI applications, which should describe in detail the problem or the scenario and the proposed solution, emphasizing its novelty and present a evaluation of the AI techniques that are applied. In addition to rapid publication and dissemination of unsolicited contributions, the journal is also committed to producing monographs, surveys or special issues on topics, methods or techniques of special relevance to the AI community. Inteligencia Artificial welcomes submissions written in English, Spaninsh or Portuguese. But at least, a title, summary and keywords in english should be included in each contribution.