{"repository":{"description":"OBJETIVO DE LA PRÁCTICA Se pretende desarrollar una actividad práctica basada en la utilización de estrategias de búsqueda como propuesta de resolución en el diseño e implementación de un agente-robot cortacésped autónomo, que arregle el jardín sin necesidad de intervención humana. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA El entorno del agente cortacésped autónomo se puede suponer rectangular de dimensiones M x N y constituido por celdas libres y ocupadas, donde se desenvuelve un robot cortacésped que puede efectuar acciones de movimiento, una cada vez, desde la casilla actual a una de las 4- vecinas (Norte, Sur, Este u Oeste) que no se encuentre ocupada. El robot posee un vector de percepción de componentes binarias constituido por: • El estado de un sensor de proximidad (SN, SO, SS, SE) por cada una de las direcciones de movimiento, que detecta si el vecino correspondiente está ocupado por algún obstáculo (Si=1). • Un fotosensor F que detecta si el espacio situado debajo del robot cortacésped contiene césped lo suficientemente alto, que debe ser cortado (F = 1) o no (F = 0). • Un sensor infrarrojo I que detecta cuando ha alcanzado su posición de reposo P (I = 1). Las casillas ocupadas pueden corresponder a obstáculos (macetas, personas, árboles, piscina,...). Las casillas libres corresponden con celdas libres de obstáculos y césped bajo. Se pretende: 1. Cortar el césped de todo el jardín: Partiendo de la posición de reposo P (p.e. la posición de recarga de baterías del robot cortacésped), recorrer todo el jardín, cortando el césped en aquellos lugares en que esté demasiado alto y no parar hasta alcanzar de nuevo la posición de reposo. Para la resolución de este problema, se utilizarán estrategias de búsqueda a ciegas. 2. Cortar el césped de una zona determinada del jardín: Partiendo de una celda inicial S, se desea cortar el césped en todas aquellas celdas que se encuentren en la trayectoria mínima hasta alcanzar la celda Z. Para la resolución de este problema, se utilizarán estrategias de búsqueda heurísticas. 3. Realización de estudio experimental: con el fin de determinar el rendimiento de las estrategias empleadas, se ha de realizar un estudio experimental que refleje el número de movimientos por parte del cortacésped utilizando la estrategia a ciegas y la estrategia ￼￼1/2 heurística, utilizando diferentes tamaños de escenarios de pruebas (un mínimo de tres tamaños diferentes). DESARROLLO DE LA PRÁCTICA Para resolver el problema planteado se ha de tener en cuenta las siguientes consideraciones: 1. Analizar el problema y elegir el método de búsqueda a implementar. 2. Realizar un programa que recoja el escenario del problema, que actúe como simulador del entorno e incluya el agente cortacésped y le permita disponer de la funcionalidad descrita anteriormente, prestando atención a:  Definir la interfaz gráfica.  Definir entornos de dimensiones variables M x N.  Definir los puntos de partida S y llegada Z.  Visualizar la trayectoria realizada por el cortacésped durante la realización de su trabajo. 3. El desarrollo de la práctica se realizará en grupos de tres personas.","watchers":0,"stargazers":0,"forks":0,"fork":false,"size":0,"owner":"kevinrobayna","private":false,"open_issues":0,"has_issues":true,"has_downloads":true,"has_wiki":true,"created_at":"2013-09-30T07:22:26-07:00","pushed_at":"2013-09-30T07:22:26-07:00","master_branch":"master"},"actor_attributes":{"type":"User","email":"da39a3ee5e6b4b0d3255bfef95601890afd80709"},"url":"https://github.com/kevinrobayna/IA_agente_robot"}