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Este libro presenta un modelo de dise?o para aplicaciones rob?ticas multiagente basadas en estrategias de interacci?n local, replicadas de comportamientos bacteriales. Muchas tareas complejas pueden ser desarrolladas por grupos de peque?os y simples robots, con estrategias de control que solo consideren informaci?n cercana, y reglas de respuesta ante estas lecturas. As? lo han demostrado muchas comunidades bacterianas, las cuales son particularmente exitosas en ambientes extremadamente dif?ciles. Esta estrategia de dise?o tiene la ventaja de aportar al sistema rob?tico una alta robustez frente a da?os y un sistema de dise?o simple y escalable de acuerdo con la aplicaci?n. Es de particular inter?s en el modelo la incorporaci?n del quorum sensing bacterial, que logra incrementar la velocidad de convergencia de los algoritmos. Esta investigaci?n se soporta en m?ltiples experimentos de laboratorio, as? como en simulaciones en los casos en los que el n?mero de robots excede la capacidad operativa de las pruebas, y en an?lisis estad?sticos de los resultados. El modelo de dise?o se usa en el desarrollo de aplicaciones en rob?tica, pero a lo largo del texto se muestra que esta estrategia puede tambi?n ser aplicada en otros problemas de ingenier?a.
Este libro presenta un modelo de diseño para aplicaciones robóticas multiagente basadas en estrategias de interacción local, replicadas de comportamientos bacteriales. Muchas tareas complejas pueden ser desarrolladas por grupos de pequeños y simples robots, con estrategias de control que solo consideren información cercana, y reglas de respuesta ante estas lecturas. Así lo han demostrado muchas comunidades bacterianas, las cuales son particularmente exitosas en ambientes extremadamente difíciles. Esta estrategia de diseño tiene la ventaja de aportar al sistema robótico una alta robustez frente a daños y un sistema de diseño simple y escalable de acuerdo con la aplicación. Es de particular interés en el modelo la incorporación del quorum sensing bacterial, que logra incrementar la velocidad de convergencia de los algoritmos. Esta investigación se soporta en múltiples experimentos de laboratorio, así como en simulaciones en los casos en los que el número de robots excede la capacidad operativa de las pruebas, y en análisis estadísticos de los resultados. El modelo de diseño se usa en el desarrollo de aplicaciones en robótica, pero a lo largo del texto se muestra que esta estrategia puede también ser aplicada en otros problemas de ingeniería.