Memoria

Coordinación y control de robots
móviles basado en agentes.
PROYECTO FINAL DE CARRERA
AUTOR:
ADRIÁN CERVERA ANDÉS
DIRECTORES:
DR. ÁNGEL VALERA FERNÁNDEZ
DRA. MARINA VALLÉS MIQUEL
Valencia, julio de 2011

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A los que quiero: a mi familia y amigos.
A mis padres y hermana, por su constante apoyo.
A mis abuelos, especialmente a mi abuelo Toni, por enseñarme tanto.
A mis directores, por su ayuda y colaboración.
“Hay una fuerza motriz más poderosa
que el vapor, la electricidad y la
energía atómica: la voluntad”
Albert Einstein

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Índice:
1.- INTRODUCCIÓN_____________________________________________________9
1.1. Introducción………………………………………………………………………..…………….……………9
1.2. Objetivos…………………………………………………………………………….…………………………10
2.- DESARROLLO TEÓRICO I: ROBÓTICA____________________________________12
2.1. Introducción a la robótica……………………………………………………………………………. 12
2.2. Historia de la robótica antigua……………………………………………………………………… 12
2.3. Tipos de robots………………………………………………………………….………………………… 19
2.3.1. Robots Industriales………………………………………………….………………………….19
2.3.1.1. Robots industriales de primera generación……………………………..19
2.3.1.2. Robots industriales de segunda generación.…………………………...20
2.3.1.3. Robots industriales de tercera generación…….…………………………21
2.3.1.4. Robots industriales de cuarta generación……..…………………………21
2.3.1.5. Robots industriales de quinta generación……..…………………………22
2.3.2. Robots móviles……………………………………………………………………………………23
2.3.2.1. Robots rodantes………………………………………………………………………23
2.3.2.2. Robots andantes………………………………………………………………………25
2.3.2.3. Robots reptadores……………………………………………………………………26
2.3.2.4. Robots nadadores……………………………………………………………………27
2.3.2.5. Robots voladores…………..…………………………………………………………27
2.4. Sistemas de control…………………………….…………………………………………………………28
2.4.1. Sistemas en bucle abierto……………………………………………………………………28
2.4.2. Sistemas en bucle cerrado…………………………………………………………………..29
2.5. Comunicaciones inalámbricas…………….…………………………………………………………29
2.5.1. Wi-Fi……………………………………………………………………………………………………30
2.5.2. Bluetooth………………………………….…………………………………………………………31

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2.5.2.1. Wibree…………………………………………………………………………………….32
2.5.3. Zigbee………………………………………………………………………………………………….32
2.6. LEGO NXT………………………………………………………………………………………………………35
2.6.1. Introducción………………………………………………………………………………………..35
2.6.2. Ladrillo NXT…………………………………………………………………………………………35
2.6.2.1. Microcontrolador…………………………………………………………………….36
2.6.2.2. Entradas y salidas…………….………………………………………………………36
2.6.2.3. Comunicaciones……………….………………………………………………………37
2.6.3. Motores………………………………………………………………………………………………37
2.6.4. Sensores………………………………………………………………………………………………38
2.6.4.1. Sensores originales de LEGO……………………………….……………………38
2.6.4.2. Sensores de terceros…………………………………………………………..……40
2.6.5. Programación………………………………………………………………………………………41
3.- DESARROLLO TEÓRICO II: TECNOLOGÍA AGENTE__________________________44
3.1. Historia………………………………………………….………………………………………………………44
3.2. ¿Qué es una agente software? ……………….…………………………………………………….44
3.3. Tipos de agentes………………………………….………………………………………………………..47
3.4. ¿Por qué agentes? ……………………………….……………………………………………………....49
3.5. Comunicación entre agentes…………………………………………………………………………50
3.5.1. Introducción…………………………………………………………………………………..……50
3.5.2. Organizaciones de estandarización.………………………………………………….…51
3.5.2.1. OMG……………………………………………………………………………………..…51
3.5.2.2. KSE……………………………………………………………………………………..……52
3.5.2.3. FIPA………………………………………………………………………………….………52
3.6. FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) …………………………………….……53
3.6.1. Modelo de referencia de FIPA………………………………………………………..……53

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3.6.2. Comunicación FIPA – FIPA ACL………………………………………………………….…55
3.7. JADE (Java Agent DEvelopment Framework) ………………………………………………..57
3.7.1. La plataforma de agentes JADE………………….……………………………………..…57
3.7.2. Comportamientos…………………………………….…………………………………………58
3.7.2.1. Planificación y ejecución de comportamientos…………………………58
3.7.2.2. Tipos de comportamientos………………………………………………………60
3.7.3. Directorio y servicios……………………………………………………………………………61
3.7.3.1. Publicación de servicios……………………………………………………………62
3.7.3.2. Busqueda de servicios………………………………………………………..……63
3.7.4. Comunicacion entre agentes…………………………………….…………………………64
3.7.4.1. Envio de mensajes……………………………………………………………………64
3.7.4.2. Recepción de mensajes……………………………………………………………65
4.- DESARROLLO PRÁCTICO______________________________________________66
4.1. Configuración inicial………………………………………………………………………………………66
4.1.1. Instalación del JAVA JDK………………………………………………………………………66
4.1.2. Instalación del driver USB de Lego………………………………………………….……66
4.1.3. Instalación de Lego NXJ………………………………………………………………….……66
4.1.4. Instalación y configuración de la plataforma JADE….………………………..…67
4.1.5. Configuración del entorno de desarrollo (ECLIPSE) ………………………….…69
4.1.5.1. Compilación y ejecución para NXJ……………………………………………69
4.1.5.2. Compilación y ejecución de agentes JADE…….……………………….…72
4.2. Herramientas de administración y depuración………………………………………………75
4.2.1. Lanzamiento de agentes usando la interfaz……………..…………………….……75
4.2.2. Envío de mensajes ACL…………………………………………….…………………….……76
4.2.3. Dummy Agent………………………………………………………….…………………….……78
4.2.4. DF (Directory Facilator) GUI……………………………………….………………..………79

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4.2.5. Sniffer Agent…………………………………………………………………………………….…81
4.2.6. Instrospector Agent…………………………………………………….………………………82
4.3. Distribución de la aplicación en varios PCs……………………………..…………….…….…83
4.4. Java Threads: Concurrencia en JAVA…………………………………………………….…….…85
4.5. Aplicación I: Robots limpiadores…………………………………………….…………….…….…86
4.5.1. Introducción……………………………………………………………………………….….……86
4.5.2. Descripción del escenario……………………………………………………………………86
4.5.3. Captura y procesamiento de imágenes……………………….………………………87
4.5.4. Programación de los algoritmos………………………………….………………………90
4.5.4.1. AgenteCámara…….……………………..……………………………………………90
4.5.4.2. AgenteLimpiador………………………..……………………………………………92
4.5.4.3. Código robots………………………………………………….…………….…………93
4.6. Aplicación II: Generación de convoyes………………………………….…………………….…93
4.6.1. Introducción……………………………………………………………….…………………….…93
4.6.2. Descripción del escenario……………………………………………………………………93
4.6.2.1. Configuración del robot líder del convoy……………….…………………94
4.6.2.2. Configuración del robot seguidor………….…………………………………95
4.6.3. Programación del algoritmo……………………………………………..…………………96
4.6.3.1. AgenteLider………………………………………………………………..……………96
4.6.3.2. AgenteSeguidor………………………………………………………….……………97
4.6.3.3. AgenteSolicitador……………………………………………….……………………97
4.6.3.4. Programación de los robots………………………………….……….…………98
4.6.3.5. Programación de la cámara NXTCam……………………………….………99
4.6.3.6. Algoritmos de evasión de obstáculos…………………….…………….…101
4.6.3.7. División de convoyes………………………………………………………..……103
4.6.3.8. Abandono del convoy por batería agotada……………..……..………105

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4.7. Problemas encontrados y soluciones……………………………………….…………….……106
4.7.1. Problemas por luz ambiental………………………………………….…………………106
4.7.2. Conexión Bluetooth y Threads………………………………………..…………………107
5.- CONCLUSIONES____________________________________________________109
6.- BIBLIOGRAFÍA_____________________________________________________110
Anexo A. Programación de agentes con comportamientos……………………………………111
Anexo B. Programación y utilización del sensor NXTCam………………………………………116

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1.- INTRODUCCIÓN
1.1. Introducción y justificación
Vivimos en una sociedad en la que las necesidades de comunicación se han
incrementado de forma exponencial, hasta el extremo que necesitamos estar
constantemente conectados entre nosotros. La utilización y proliferación de internet
ha sido, sin duda, una de las causantes de este fenómeno. En concreto, en Europa, más
del 50% de las personas disponen de una conexión con la que acceder a los contenidos
de la red de redes. Esto, junto con la aparición de dispositivos que utilizan métodos de
acceso inalámbrico (como portátiles, móviles, PDAs, tabletas y netbooks) hacen que
cada día sean más las personas que deciden utilizar estas tecnologías.
Este crecimiento en su utilización ha dado lugar a un incesante trabajo por
encontrar tecnologías de información cada vez más potentes y con mayores
prestaciones, desarrollando protocolos de comunicaciones inalámbricas como Wi-Fi,
Bluetooth y WiMax.
Al mismo tiempo, las tecnologías electrónicas y mecánicas también han
evolucionado, incrementando la capacidad de cómputo a precios muy asequibles.
La unión de estas ciencias ha dado lugar a disciplinas como la mecatrónica, sinergia
que une la ingeniería mecánica, la ingeniería electrónica y la ingeniería informática, y
que tiene como objetivo utilizar un computador en la automatización y control de
dispositivos mecánicos y electrónicos. La mecatrónica nos rodea en nuestro día a día,
en casa (lavadora, televisión, microondas), en el trabajo (aire acondicionado,
calefacción, fotocopiadora), mientras conducimos, etc. Nos permite incluso controlar
nuestra casa de forma automática y remota (domótica) o solucionar problemas físicos
en los seres humanos (biónica).
El uso masivo de Internet ha propiciado también la aparición de aplicaciones
basadas en agentes, desarrolladas sobre distintas plataformas. La interoperabilidad
entre distintas plataformas de agentes es una característica crítica para el desarrollo
de aplicaciones heterogéneas. Para conseguir esta interoperabilidad es muy
importante el uso de las especificaciones propuestas por FIPA, organización encargada
de la producción de estándares en el área de los agentes.
Actualmente, el concepto de robótica ha evolucionado hacia los sistemas móviles
autónomos, que son aquellos que son capaces de desenvolverse por sí mismos en
entornos desconocidos y parcialmente cambiantes sin necesidad de supervisión. Uno
de los grandes retos de la robótica se basa en la colaboración y autodeterminación de
sus movimientos, buscando que los robots puedan trabajar de una forma lo más
autónoma e independiente del ser humano posible. Para ello, deberán hacer uso de

10
todas sus posibilidades, siendo las más importantes la sensorización, el control y la
comunicación.
Este proyecto engloba el uso de las nuevas tecnologías mecánicas y electrónicas,
como los robots de Lego Mindstorms NXT, con el uso de últimas tecnologías en
comunicación, como el Bluetooth, y con el estudio y utilización de las nuevas
tecnología agente, a través de la cual podemos obtener soluciones para la
colaboración y la coordinación de robots móviles, además de ayudar a la integración
de distintos robots para la consecución de nuestros objetivos.
1.2. Objetivos
Este proyecto pretende dotar de capacidades de autonomía y cooperación a una
holarquía de robots móviles, que permitan una respuesta dinámica y cooperativa
frente a posibles situaciones cambiantes (en su entorno) por medio de la adaptación
y/o evolución de la propia estructura organizativa, de tal manera que ésta sea capaz de
detectar situaciones de interés (por ejemplo, necesidad de adaptación para maximizar
el desempeño del sistema o para mejorar la solución), y que pueda manejarlo
maximizando la flexibilidad y la capacidad de respuesta ante el cambio.
En este proyecto se trabajará en modelos basados en agentes para lograr la
implementación de un modelo de cooperación o comunicación entre los distintos
nodos de control locales, con el fin de lograr un objetivo común. Los agentes de
control, diseñados específicamente para cumplir las restricciones de estabilidad,
robustez y tiempo real en entornos de control distribuido, deben poder ser capaces de
comunicarse de forma segura y tomar decisiones de forma conjunta para lograr
objetivos comunes, no sólo entre nodos locales y un agente global supervisor, sino en
un nivel horizontal, con canales de comunicación entre los propios agentes o nodos
locales.
Además, se buscan métodos para poder integrar distintas plataformas, con distinto
hardware, para la consecución de un objetivo común.
En concreto, en el proyecto se han resuelto las siguientes actividades:
Se ha diseñado un modelo holónico adaptativo basado en agentes para
entornos dinámicos cooperativos.
Se han implementado varias soluciones en las cuales se establece la
comunicación y la coordinación entre distintos agentes.

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Se han creado agentes que se encargan del control de los distintos
robots móviles, los cuales permiten que éstos trabajen de forma
coordinada y colaborativa.
Se ha desarrollado el sistema de comunicaciones necesario para poder
intercambiar información entre más de un robot simultáneamente sin
colisiones, mediante la utilización de un único dispositivo Bluetooth.
Se ha conseguido distribuir la aplicación en más de un computador,
siendo capaces los agentes de intercambiar información a través de la
red, facilitando la incorporación de robots y la escalabilidad de la
solución.

12
2.- DESARROLLO TEÓRICO I: ROBÓTICA
2.1. Introducción a la robótica.
La imagen del robot como máquina a semejanza con el ser humano ha prevalecido
en las culturas desde hace muchos siglos. El afán por fabricar máquinas capaces de
realizar tareas independientes ha sido una constante en la historia, a través de la que
se han descrito infinidad de ingenios, antecesores directos de los actuales robots.
El término “robot” fue utilizado por primera vez por Karel Capek en su obra de
teatro “R.U.R.” (Rossum’s Universal Robots) la cual fue escrita en colaboración con su
hermano Josef y publicada en 1920. La palabra “robot” viene del vocablo checo
“robota” que significa “trabajo”, en el sentido de la obligatoriedad, entendido como
servidumbre, trabajo forzado o esclavitud, en referencia sobre todo a los llamados
“trabajadores alquilados” que vivieron en el Imperio Austrohúngaro hasta 1848. Este
concepto entronca con la terminología “amo-esclavo” de los robots actuales, cuando
las unidades basan cada movimiento en una orden humana. En “R.U.R.” se desarrolla
el concepto de la fabricación en línea ejecutada por robots humanoides, tanto desde el
punto de vista narrativo como filosófico. Años más tarde la novela fue adaptada al cine
en la película “Metrópolis” y el término robot quedó fijado para ese significado.
2.2. Historia de la robótica antigua
Se tiene constancia que ya, en el año 1300 a.C., Amenhotep, hijo de Hapu, hace
construir una estatua de Memón, rey de Etiopía, que emite sonidos cuando la iluminan
los rayos de sol al amanecer. Los egipcios fueron los primeros en desarrollar modelos
matemáticos muy avanzados y en construir automatismos sofisticados, como el reloj
de agua. Se tiene constancia de la existencia del ábaco ya entre el año 1000 y 500 a.C.,
aunque existen dudas de si fue en Babilonia o en China donde fue inventado. Este
ingenio matemático permitió el desarrollo de la computación y la inteligencia artificial
que fueron desarrollándose paralelamente al interés por los automatismos y el diseño
de máquinas imitadoras del ser humano.
Todavía en el 500 a.C., King-su Tse inventa en China una urraca voladora de madera
y bambú, y un caballo de madera capaz de dar saltos. Hacia el 200 a.C., Filón de
Bizancio, inventor de la catapulta repetitiva, construye un autómata acuático. Años
más tarde, en el año 206 a.C., durante el reinado del primer emperador Han, fue
encontrado el tesoro de Chin Shih Huang Ti, consistente en una orquesta mecánica de
muñecos que se movían de una forma independiente.
En la antigua Grecia, Arquitas de Tarento, filósofo, matemático y político coetáneo
de Platón, considerado el padre de la ingeniería mecánica y precursor occidental de la

13
robótica, inventó el tornillo y la polea, entre otros muchos dispositivos. Fabricó el
primer cohete autopropulsado de la historia, que usó con fines militares. Hacia el año
400 a. C. construyó un autómata consistente en una paloma de madera que rotaba por
si sola gracias a un surtidor de agua o vapor y simulaba el vuelo. Hacia el 300 a. C.,
Ctesibio inventa un reloj de agua (o clepsidra) y un órgano que emite los sonidos por
impulsos de agua.
En el año 62 de nuestra era Heron de Alejandría muestra, en su libro “Autómata”, los
diseños de juguetes capaces de moverse por si solos de forma repetida, como aves que
vuelan, gorjean y beben; o ingenios que funcionaban a partir de la fuerza generada por
aspas de molino o circuitos de agua en ebullición, precursores rudimentarios de la
turbina de vapor.
Figura 1: Herón de Alejandría junto a uno de sus inventos
Los relojes pueden considerarse como las máquinas antiguas más perfectas, muy
cercanas al concepto de automatismo y, consecutivamente, a la de robótica. Es
frecuente hallar relojes que incluyen figuras humanas móviles que se mueven con el
orden de las horas. El reloj de la catedral de Múnich y el reloj del Ánker de Viena son
buenos ejemplos. El Gallo de Estrasburgo, el robot más antiguo que se conserva en la
actualidad, funcionó desde 1352 hasta 1789. Formaba parte del reloj de la catedral y,
al dar las horas, movía el pico y las alas20. En España, el Papamoscas de la catedral de
Burgos, construido en el siglo XVI, consiste en un hombre mecánico que se mueve con
los cambios horarios y funciona aún hoy día.

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Figura 2: Papamoscas de la catedral de Burgos
Los autómatas más famosos del Medievo son el hombre de hierro de Alberto
Magno (1204-1282) o la cabeza parlante de Roger Bacon (1214-1294). Leonardo da
Vinci (1452-1519) construyó para el rey Luis XII de Francia un León Mecánico, que se
abría el pecho con la garra y mostraba el escudo de armas real.
Figura 3: León mecánico de Leonardo Da Vinci
En la España del siglo XVI Juanelo Turriano (1500?-1585), relojero del emperador
Carlos V, construye el “Hombre de Palo”, un monje autómata capaz de andar y mover
la cabeza.
En el siglo XVII G. W. von Leibniz (1646-1716) abogó por el empleo del sistema
binario como base para el cálculo automático, sentando definitivamente las bases de
la computación actual. Los materiales empleados para la construcción de autómatas
eran la madera (partes formes), el hierro (estructura fija, soportes, goznes), el cobre

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(que es moldeable y permite construir partes más finas), el cuero (cables, calzado) y los
tejidos. Los primeros modelos utilizaban la aplicación de fuerza directa para realizar los
movimientos, facilitados con juegos de poleas, engranajes y palancas.
Figura 4: Step Reckoner de G.W. Leibniz
El desarrollo de modelos matemáticos con operativa mecánica, como el de George
Boole (1815-1864), permitió pasar de la robótica clásica a la moderna tomando la
computación como base. Jacques Vaucanson (1709-1782) es uno de los más famosos y
completos constructores de androides automatizados de la historia. Persona de gran
ingenio recorrió toda Europa presentando sus artefactos en las cortes de época. En
1738 montó un autómata flautista capaz de ejecutar melodías barrocas. El muñeco
realizaba la digitación sobre el instrumento y seguía con los ojos la partitura. Además
consiguió uno de los hitos más sonados de la historia de la robótica al construir un
pato mecánico de más de 400 piezas móviles, capaz de graznar y comer de la mano del
público, completando de forma total la digestión. En el museo de autómatas de
Grenoble existe una copia del pato de Vaucanson.

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Figura 5: Pato de Vaucanson
La construcción de miembros artificiales se remonta a Ambroise Paré (1510-1590)
que desarrolló modelos de sorprendente complejidad.
En 1769, el ingeniero húngaro Johann Wolfgang Ritter von Kempelen (1734-1804),
construye uno de los autómatas más famosos de la historia: una máquina para jugar al
ajedrez. Se trataba de un dispositivo puramente mecánico. Por su aspecto la máquina
era conocida como “el turco”. Sobre la mesa había un tablero de ajedrez, y en el
interior unos finos engranajes y resortes que imprimían movimiento a sus manos, que
iban cambiando las fichas de posición a medida que transcurría la partida. El maniquí
ganaba las partidas más complicadas y se hizo famoso en toda Europacuando derrotó
por tres veces a Napoleón Bonaparte. Nadie consiguió descubrir el secreto de esta
máquina y, por supuesto, todos ignoraron que se habían enfrentado en realidad al
campeón de ajedrez Johann Allgaier, oculto dentro del cajón.

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Figura 6: Máquina para jugar al ajedrez conocida como “El Turco”
En esta época los autómatas tenían sobre todo una intención lúdica y eran
exhibidos en ferias y circos. Sólo después de unos años, a partir de la revolución
industrial, empezaron a ser usados para funciones productivas.
En 1898 Nicola Tesla (1856-1943), inventor del motor eléctrico de corriente alterna,
presenta el que algunos consideran el primer robot de la historia moderna, un barco
teledirigido, a partir del que patentó el Teleautomation, un torpedo teledirigido para
uso militar.
Figura 7: Barco teledirigido de Nicola Tesla

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Sin embargo, no fue hasta 1921 cuando se escuchó por primera vez la palabra
robot, utilizada por el escritor checo Karel Capek en su obra de teatro R.U.R (Rossum´s
Universal Robots). La palabra robot viene del vocablo checo ‘Robota’ que significa
“trabajo”, entendido como servidumbre, trabajo forzado o esclavitud. Más tarde, Isaac
Asimov (1920-1992) postuló las tres leyes de la robótica en su libro I Robot (Yo robot)
publicado en 1950, coincidiendo con el apogeo de la robótica moderna.
Los primeros robots industriales empezaron a producirse a principios de los años 60
y estaban diseñados principalmente para realizar trabajos mecánicos difíciles y
peligrosos. Las áreas donde estos robots tuvieron su aplicación fueron trabajos
laboriosos y repetitivos, como la carga y descarga de hornos de fundición. En 1961 el
inventor norteamericano George Devol patentaba el primer robot programable de la
historia, conocido como Unimate, estableciendo las bases de la robótica industrial
moderna.
Figura 8: Unimate
Este robot industrial era un manipulador que formaba parte de una célula de
trabajo en la empresa de automóviles Ford Motors Company, diseñado para levantar y
apilar grandes piezas de metal caliente, de hasta 225 kg, de una troqueladora de
fundición por inyección.
Debido a los continuos avances en la informática y la electrónica, a partir de 1970
fueron desarrollados diversos robots programables, siendo de gran importancia en la
industria mecánica, tanto en las líneas de ensamblaje como en aplicaciones como la
soldadura o pintura.
En los últimos años, los robots han tomado posición en todas las áreas productivas
industriales. La incorporación del robot al proceso productivo ha representado uno de

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los avances más espectaculares de la edad moderna. En poco más de cuarenta años, se
ha pasado de aquellos primeros modelos, rudos y limitados, a sofisticadas máquinas
capaces de sustituir al hombre en todo tipo de tareas repetitivas o peligrosas, y
además, hacerlo de forma más rápida, precisa y económica que el ser humano. Hoy en
día, se calcula que el número de robots industriales instalados en el mundo es de un
millón de unidades, unos 20.000 en España, siendo Japón el país más
tecnológicamente avanzado, con una media de 322 robots por cada 10.000
trabajadores.
2.3. Tipos de robots
Aquí lo que se pretende es describir las posibles categorías en las que se pueden
clasificar los robots actuales. Aunque se pueden realizar distintas clasificaciones (por
grado de autonomía, por tipo de propósito, por función, por medio, por tamaño y
peso, anatomía e inteligencia), aquí vamos a describir los principales tipos de robots
que se utilizan en la actualidad.
2.3.1.Robots Industriales
Se entiende por Robot Industrial a un dispositivo de maniobra destinado a ser
utilizado en la industria y dotado de uno o varios brazos, fácilmente programable para
cumplir operaciones diversas con varios grados de libertad y destinado a sustituir la
actividad física del hombre en las tareas repetitivas, monótonas, desagradables o
peligrosas. Por su parte, la Organización Internacional de Estándares (ISO) que define
al robot industrial como un manipulador multifuncional reprogramable con varios
grados de libertad, capaz de manipular materias, piezas, herramientas o dispositivos
especiales según trayectorias variables programadas para realizar tareas diversas. Una
clasificación del grado de complejidad del Robot puede establecerse de la siguiente
forma:
2.3.1.1. Robots de primera generación
Dispositivos que actúan como "esclavo" mecánico de un hombre, quien provee
mediante su intervención directa el control de los órganos de movimiento. Esta
transmisión tiene lugar mediante servomecanismos actuados por las extremidades
superiores del hombre, caso típico manipulación de materiales radiactivos, obtención
de muestras submarinas, etc.

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El sistema de control usado en la primera generación de robots esta basado en la
“paradas fijas” mecánicamente. Esta estrategia es conocida como control de lazo
abierto o control “bang bang”.
Figura 9: Robot de primera generación
2.3.1.2. Robots de segunda generación
El dispositivo actúa automáticamente sin intervención humana frente a posiciones
fijas en las que el trabajo ha sido preparado y ubicado de modo adecuado ejecutando
movimientos repetitivos en el tiempo, que obedecen a lógicas combinatorias,
secuenciales, programadores paso a paso, neumáticos o Controladores Lógicos
Programables. Utiliza una estructura de control de ciclo abierto, pero en lugar de
utilizar interruptores y botones mecánicos utiliza una secuencia numérica de control
de movimientos almacenados en un disco o cinta magnética. El mayor número de
aplicaciones en los que se utilizan los robots de esta generación son de la industria
automotriz, en soldadura, pintado, etc.

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Figura 10: Robot de segunda generación de ABB
2.3.1.3. Robots de tercera generación
La tercera generación de robots utiliza las computadoras para su estrategia de
control y tiene algún conocimiento del ambiente local a través del uso de sensores, los
cuales miden el ambiente y modifican su estrategia de control, con esta generación se
inicia la era de los robots inteligentes y aparecen los lenguajes de programación para
escribir los programas de control. La estrategia de control utilizada se denomina de
“ciclo cerrado”.
Figura 11: Robot de tercera generación
2.3.1.4. Robots de cuarta generación
La cuarta generación de robots, ya los califica de inteligentes con más y mejores
extensiones sensoriales, para comprender sus acciones y el mundo que los rodea.

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Incorpora un concepto de “modelo del mundo” de su propia conducta y del ambiente
en el que operan. Utilizan conocimiento difuso y procesamiento dirigido por
expectativas que mejoran el desempeño del sistema de manera que la tarea de los
sensores se extiende a la supervisión del ambiente global, registrando los efectos de
sus acciones en un modelo del mundo y auxiliar en la determinación de tareas y metas.
Figura 12: Robot de cuarta generación de ABB
2.3.1.5. Robots de quinta generación
La quinta generación, actualmente está en desarrollo esta nueva generación de
robots, que pretende que el control emerja de la adecuada organización y distribución
de módulos conductuales, esta nueva arquitectura es denominada arquitectura de
subsunción, cuyo promotor es Rodney Brooks, donde la toma de decisiones del agente
(función acción) se realiza mediante un conjunto de módulos de comportamiento que
realizan tareas.
Un modulo de comportamiento suele implementarse como un autómata finito sin
ningún tipo de representación o razonamiento simbólico. Casi siempre el
comportamiento se implementa como reglas del tipo: Si (situación) entonces (acción),
donde situación se toma directamente de la percepción, sin ningún tipo de
transformación a representación simbólica.
La selección del comportamiento se basa en la jerarquía de subsunción. Los
comportamientos están ordenados por capas y los de las capas mas bajas (máxima
prioridad) inhiben a los de las capas superiores (comportamiento más abstracto). Este
proyecto final de carrera estaría clasificado en esta generación de robots, ya que sigue

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la investigación de la toma de decisiones por parte de uno o varios agentes, el cual se
encarga de la activación de los comportamientos necesarios.
Figura 13: Esquema de funcionamiento de robot de quinta generación
2.3.2. Robótica Móvil
En el apartado anterior se ha realizado un desglose de los diferentes tipos de
robots existentes atendiendo a su aplicación, pero más allá de este aspecto práctico
hay otro hecho característico de los robots modernos que les confiere un mayor grado
de libertad y utilidad. Esta característica es el movimiento en el espacio físico, es decir,
la posibilidad de desplazarse por el entorno para observarlo e interactuar con él, y de
esta forma emular con mayor fidelidad las funciones y capacidades de los seres vivos.
2.3.2.1. Robots rodantes
Son aquellos que, como su nombre indica, se desplazan haciendo uso de ruedas.
Podemos encontrar varias configuraciones para la posición y el número de ruedas. La
primera de ellas sería la configuración de Ackerman, la cual se usa casi exclusivamente
en la industria del automóvil. Es la configuración que llevan los coches: dos ruedas
con tracción traseras, y dos ruedas de dirección delanteras. Esta configuración
está diseñada para que la rueda delantera interior en un giro tenga un ángulo
ligeramente más agudo que la exterior, y evitar así el derrape de las ruedas.

24
Figura 14: Robot con configuración de Ackerman
También es frecuente encontrar distribuciones de ruedas montadas en
configuración diferencial (triciclo) se presenta como la más sencilla de todas. Consta
de dos ruedas situadas diametralmente opuestas en un eje perpendicular a la
dirección del robot más una rueda loca. Estas ruedas no llevan asociadas ningún
motor, giran libremente según la velocidad del robot. Además, pueden orientarse
según la dirección del movimiento, de forma análoga a como lo hacen las ruedas
traseras de los carritos del supermercado
Figura 15: Robot en configuración triciclo
Existen algunos casos especiales en los que se usan otras configuraciones que
dotan al robot de mejor adaptación a terrenos difíciles. En estos casos los algoritmos
de control de movimiento adquieren una mayor complejidad, proporcional al número
de elementos direccionales de forma independiente.

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Figura 16: Robot Koala
El último grupo de robots que aquí convendría nombrar es el de los robots que se
desplazan mediante la utilización de cadenas. Para la realización de los giros es
necesario que ambas cadenas giren en sentidos opuestos dependiendo de cual sea el
sentido de giro final del robot, de modo parecido al que se utiliza en la configuración
diferencial.
Figura 17: Robot rodante Meccano Spykee
2.3.2.2. Robots andantes
Los robots andantes son aquellos que basan su movilidad en la simulación de los
movimientos realizados por los seres humanos al andar. Estos robots están provistos
de dos patas con varios grados de libertad, a través de las cuales son capaces de

26
desplazarse manteniendo el equilibrio. No obstante, este tipo de robots son los más
inestables que se encuentran en la actualidad, y los esfuerzos se aúnan en intentar
conseguir técnicas de estabilidad y equilibro que eviten que el robot se desestabilice y
vuelque en situaciones adversas, como al correr, subir una cuesta, sortear obstáculos,
etc.
Sin embargo, podemos encontrar modelos avanzados de este tipo de robot que
son capaces de caminar, gatear, bailar e incluso trotar a velocidades de 5
kilómetros/hora.
Figura 18: Robot andante de Honda.
2.3.2.3. Robots reptadores
Las características que se buscan son: flexibilidad, versatilidad y adaptabilidad.
Están formados por módulos en conexión de viraje-viraje (yaw-yaw) con ruedas
pasivas, logrando una propulsión similar a la de las serpientes biológicas.

27
Figura 19: Robot reptador
2.3.2.4. Robots nadadores
Estos robots son capaces de desenvolverse en el medio acuático, generalmente
enfocados a tareas de exploración submarina en zonas donde no es posible llegar pos
ser de difícil acceso o estar a profundidades que el cuerpo humano no tolera.
Figura 20: Robot ballena
2.3.2.5. Robots voladores
Este tipo de robots son capaces de desplazarse por el aire, del mismo modo que un
avión o un helicóptero. Para ello, incorporan una serie de hélices que se encargan de
generar la fuerza necesaria para elevar el robot y de realizar los giros pertinentes para
seguir una determinada trayectoria.

28
Figura 21: Cuadricóptero Ar Drone de Parrot
2.4. Sistemas de control
La aplicación del computador en el control de procesos supone un salto
tecnológico enorme que se traduce en la implantación de nuevos sistemas de control
en el entorno de la Industria. Desde el punto de vista de la aplicación de las teorías de
control automático el computador no esta limitado a emular el cálculo realizado en los
reguladores analógicos, el computador permite la implantación de avanzados
algoritmos de control mucho más complejos como pueden ser el control óptimo o el
control adaptativo. El controlador se encarga de almacenar y procesar la información
de los diferentes componentes del robot industrial.
La definición de un sistema de control es la combinación de componentes que
actúan juntos para realizar el control de un proceso. Este control se puede hacer de
forma continua, es decir en todo momento o de forma discreta, es decir cada cierto
tiempo. Si el sistema es continuo, el control se realiza con elementos continuos. En
cambio, cuando el sistema es discreto el control se realiza con elementos digitales,
como el ordenador, por lo que hay que digitalizar los valores antes de su
procesamiento y volver a convertirlos tras el procesamiento.
Existen dos tipos de sistemas, sistemas en lazo abierto y sistemas en lazo cerrado.
2.4.1. Sistemas en bucle abierto
Estos toman la información acerca de las condiciones de operación que reciben de
varios sensores y entonces usan esa información para determinar –sea por medios
mecánicos o usando medios electrónicos programados- exactamente que acción debe
aplicarse para alcanzar la situación deseada. La precisión en la medición depende

29
enteramente de qué tan bien el sistema –de cualquier tipo que sea- puede predecir las
necesidades del motor basado en su “conocimiento” de las condiciones de operación
Figura 22: Esquema bucle abierto
2.4.2. Sistemas en bucle cerrado
En un sistema de lazo cerrado ó de retroalimentación, la información acerca de
cualquier cosa que esté siendo controlada es continuamente retro-alimentada al
sistema como un dato de entrada. La operación de un termostato en un sistema de
calefacción automático es un ejemplo de control de lazo cerrado.
Figura 23: Esquema bucle cerrado
Para el ejemplo del termostato, conforme baja la temperatura, el termostato siente
el descenso y le indica al horno que añada calor. Tan pronto como la temperatura sube
más allá de lo previsto, el termostato siente el resultado de su propia acción de control
–el calor producido por el horno- y le indica a éste que corte el calor.
Un sistema de lazo abierto puede, por ejemplo, sentir la baja de temperatura y
simplemente encender el calor por un predeterminado lapso de tiempo; sin embargo
el control de lazo cerrado es automático, la temperatura permanece relativamente
constante, y el consumo de energía probablemente se reduce. De todas maneras, el
resultado es un control mejor y más preciso.
2.5. Comunicaciones inalámbricas

30
La comunicación inalámbrica o sin cables es aquella en la que extremos de la
comunicación (emisor/receptor) no se encuentran unidos por un medio de
propagación físico, sino que se utiliza la modulación de ondas electromagnéticas a
través del espacio. En este sentido, los dispositivos físicos sólo están presentes en los
emisores y receptores de la señal. A continuación se detallarán los principales
protocolos de comunicación inalámbrica en el ámbito de la robótica.
2.5.1. Wi-Fi
Wi-Fi es un estándar para la conexión de dispositivos electrónicos mediante
tecnología inalámbrica. Hoy en día, la mayor parte de los dispositivos que utilizamos
incorporan esta tecnología (teléfonos, consolas, portátiles, etc.) con la que podemos
conectarnos a una red (o Internet) sin la necesidad de utilizar cables. Para la conexión
tenemos dos modos de acceso posibles:
(AP) Access point: Permite al resto de dispositivos conectarse a una red
inalámbrica, centralizando las conexiones en un único dispositivo.
Normalmente está conectado a un encaminador (router) que se encarga de
conectar la red inalámbrica con Internet.
Ad-hoc: Permite el intercambio de información entre varios dispositivos de
forma descentralizada, sin la necesidad de utilizar una infraestructura ajena
para la conexión.
Wi-Fi es una marca de la Wi-Fi Alliance, la organización comercial que adopta,
prueba y certifica que los equipos cumplen los estándares 802.11 relacionados a redes
inalámbricas de área local. El alcance de una red Wi-Fi está alrededor de los 100
metros al aire libre, reduciéndose esta distancia con la presencia de obstáculos como
paredes.
Los estándares de Wi-Fi IEEE 802.11b, IEEE 802.11g e IEEE 802.11n disfrutan de una
aceptación internacional debido a que la banda de 2.4 GHz está disponible casi
universalmente, con una velocidad de hasta 11 Mbps , 54 Mbps y 300 Mbps,
respectivamente.
En cuanto a los protocolos de seguridad que utiliza existen varias alternativas para
garantizar la seguridad de estas redes. Las más comunes son la utilización de
protocolos de cifrado de datos para los estándares Wi-Fi como el WEP, el WPA, o el
WPA2 que se encargan de codificar la información transmitida para proteger su
confidencialidad, proporcionados por los propios dispositivos inalámbricos. La mayoría
de las formas son las siguientes:
WEP, cifra los datos en su red de forma que sólo el destinatario deseado pueda
acceder a ellos. Los cifrados de 64 y 128 bits son dos niveles de seguridad WEP.

31
WEP codifica los datos mediante una “clave” de cifrado antes de enviarlo al
aire. Este tipo de cifrado no está muy recomendado, debido a las grandes
vulnerabilidades que presenta, ya que cualquier cracker puede conseguir sacar
la clave.
WPA: presenta mejoras como generación dinámica de la clave de acceso. Las
claves se insertan como de dígitos alfanuméricos, sin restricción de longitud
Sin embargo, su uso esta más encaminado a la conectividad de dispositivos que
buscan un largo alcance y gran ancho de banda, independientemente de otros factores
tan importantes en los robots móviles como puede ser el consumo de las baterías.
Figura 24: Logotipo Wi-Fi
2.5.2. Bluetooth
Bluetooth es una especificación industrial para Redes Inalámbricas de Área Personal
(WPANs) que posibilita la transmisión de voz y datos entre diferentes dispositivos
mediante un enlace por radiofrecuencia en la banda ISM de los 2,4 GHz. Los principales
objetivos que se pretenden conseguir con esta norma son:
Facilitar las comunicaciones entre equipos móviles y fijos.
Eliminar cables y conectores entre éstos.
Ofrecer la posibilidad de crear pequeñas redes inalámbricas y facilitar la
sincronización de datos entre equipos personales.
Se denomina Bluetooth al protocolo de comunicaciones diseñado especialmente
para dispositivos de bajo consumo, con baja cobertura y basados en transceptores de
bajo coste.
Gracias a este protocolo, los dispositivos que lo implementan pueden comunicarse
entre ellos cuando se encuentran dentro de su alcance. Las comunicaciones se realizan

32
por radiofrecuencia de forma inalámbrica. Estos dispositivos se clasifican como "Clase
1", "Clase 2" o "Clase 3" en referencia a su potencia de transmisión, siendo totalmente
compatibles los dispositivos de una clase con los de las otras.
En cuanto al ancho de banda que nos proporciona una conexión Bluetooth, la
versión 1.2 de la especificación consigue transmisión de datos a 1Mbps, la versión 2.0
alcanza los 3Mbps, mientras que la última versión 3.0 ofrece hasta 24Mbps, buscando
la compatibilidad con Wi-Fi.
Figura 25: Logotipo Bluetooth
2.5.2.1. Wibree
A partir de la especificación Bluetooth apareció el 12 de junio de 2007 la
especificación Wibree. Fue anunciada como una parte de la especificación de
Bluetooth encaminada a ser una versión de muy bajo consumo. Sus aplicaciones son
principalmente dispositivos sensores o mandos a distancia. Puede resultar interesante
para equipamiento médico.
Wibree es una nueva tecnología digital de radio interoperable para pequeños
dispositivos. Es la primera tecnología abierta de comunicación inalámbrica, que ofrece
comunicación entre dispositivos móviles o computadores y otros dispositivos más
pequeños (de pila de botón), diseñada para que funcione con poca energía.
Figura 26: Logotipo WiBree
2.5.3. Zigbee

33
ZigBee es el nombre de la especificación de un conjunto de protocolos de alto nivel
de comunicación inalámbrica para su utilización con radiodifusión digital de bajo
consumo, basada en el estándar IEEE 802.15.4 de redes inalámbricas de área personal
(wireless personal area network, WPAN). Su objetivo son las aplicaciones que
requieren comunicaciones seguras con baja tasa de envío de datos y maximización de
la vida útil de sus baterías.
En principio, el ámbito donde se prevé que esta tecnología cobre más fuerza es en
domótica, como puede verse en los documentos de la ZigBee Alliance. La razón de ello
son diversas características que lo diferencian de otras tecnologías:
Su bajo consumo.
Su topología de red en malla.
Su fácil integración (se pueden fabricar nodos con muy poca electrónica).
Uno de los objetivos de la especificación de ZigBee es ser más simple y barato que
otras tecnologías encaminadas a WPANs como puede ser Bluetooth. Si principal campo
de integración son aplicaciones que necesitan un reducido tráfico de datos, un bajo
consumo de sus baterías y unas conexiones lo más seguras posibles. Estas
características hacen que sea ampliamente utilizado en las siguientes aplicaciones:
1. Automoción
2. Aplicaciones industriales
3. Aviónica
4. Entornos inteligentes
5. Domótica y seguridad
6. Monitorización del medio ambiente
7. Identificación de productos
8. Etc.
Este estándar define dos capas físicas: a 868/915 MHz DSSS PHY (espectro
con propagación de secuencia directa) y otra a 2450 MHz DSSS PHY. La capa de
2450 MHz soporta un rango de datos de 250 Kb/s y la de 868/915 un rango de datos
entre los 20 Kb/s y 40 Kb/s. La elección de cada una de las capas depende de
las regulaciones locales y de las preferencias del usuario.
Las principales diferencias respecto a Bluetooth son las siguientes:

34
Una red ZigBee puede constar de un máximo de 65535 nodos distribuidos en
subredes de 255 nodos, frente a los 8 máximos de una subred (Piconet)
Bluetooth.
Menor consumo eléctrico que el de Bluetooth. En términos exactos, ZigBee
tiene un consumo de 30 mA transmitiendo y de 3 uA en reposo, frente a los 40
mA transmitiendo y 0,2 mA en reposo que tiene el Bluetooth. Este menor
consumo se debe a que el sistema ZigBee se queda la mayor parte del tiempo
dormido, mientras que en una comunicación Bluetooth esto no se puede dar, y
siempre se está transmitiendo y/o recibiendo.
Tiene una velocidad de hasta 250 Kbps, mientras que en Bluetooth es de hasta
3 Mbps.
Debido a las velocidades de cada uno, uno es más apropiado que el otro para
ciertas cosas. Por ejemplo, mientras que el Bluetooth se usa para aplicaciones
como los teléfonos móviles y la informática casera, la velocidad del ZigBee se
hace insuficiente para estas tareas, desviándolo a usos tales como la Domótica,
los productos dependientes de la batería, los sensores médicos, y en artículos
de juguetería, en los cuales la transferencia de datos es menor.
Existe una versión que integra el sistema de radiofrecuencias característico de
Bluetooth junto a una interfaz de transmisión de datos vía infrarrojos
desarrollado por IBM mediante un protocolo ADSI y MDSI.
Figura 27: Logotipo ZigBee Alliance
Actualmente ya podemos encontrar un dispositivo ZigBee para la transferencia de
datos entre robots Lego Mindstorms NXT. Dicho hardware se conecta al ladrillo del
NXT como un sensor más y es capaz de conectar entre si una gran cantidad de robots
NXT. Su alcance le permite enviar datos hasta una distancia de 1200 metros en exterior
y más de 90 metros en interior.

35
Figura 28: Dispositivo ZigBee para Lego NXT
2.6. LEGO NXT
2.6.1. Introducción
Lego Mindstorms es un kit de robótica fabricado por la empresa Lego, el cual posee
elementos básicos de las teorías robóticas, como la unión de piezas y la programación
de acciones, en forma interactiva. Este robot fue comercializado por primera vez en
septiembre de 1998. Comercialmente se publicita como «Robotic Invention System»,
en español Sistema de Invención Robotizado (RIS). También se vende como
herramienta educacional, lo que originalmente se pensó en una sociedad entre Lego y
el MIT. La versión educativa se llama «Lego Mindstorms for Schools», en español Lego
Mindstorms para la escuela y viene con un software de programación basado en la GUI
de Robolab. Lego Mindstorms puede ser usado para construir un modelo de sistema
integrado con partes electromecánicas controladas por computador. Prácticamente
todo puede ser representado con las piezas tal como en la vida real, como un elevador
o robots industriales.
Lego Mindstorms fue uno de los resultados de la fructífera colaboración entre Lego
y el MIT. Esta asociación se emplea como ejemplo de relación entre la industria y la
investigación académica que resulta muy beneficiosa para ambos socios. La línea Lego
Mindstorms nació en una época difícil para Lego, a partir de un acuerdo entre Lego y el
MIT. Según este trato, Lego financiaría investigaciones del grupo de epistemología y
aprendizaje del MIT sobre cómo aprenden los niños y a cambio obtendría nuevas ideas
para sus productos, que podría lanzar al mercado sin tener que pagar regalías al MIT.
Un fruto de esta colaboración fue el desarrollo del MIT Programmable Brick (Ladrillo
programable).
2.6.2. Ladrillo NXT

36
El bloque NXT es una versión mejorada a partir de Lego Mindstorms RCX, que
generalmente se considera la predecesora y precursora de los bloques programables
de Lego.
Debido a la comercialización de los bloques programables, Lego vendió la
generación NXT en dos versiones: Retail Version y Education Base Set. Una ventaja de
la versión Educacional es que se incluía las baterías recargables y el cargador, pero esta
misma versión debía comprar el software según el tipo de licencia: Personal, Sala de
clases, Sitio.
Figura 29: Ladrillo del Lego NXT
2.6.2.1. Microcontrolador
El microcontrolador que posee es un ARM7 de 32 bits, que incluye 256 Kb de
memoria Flash y 64 Kb de RAM externa, la cual a diferencia del bloque RCX, posee
mayores capacidades de ejecución de programas, evitando que los procesos
inherentes de varios paquetes de datos colisionen y produzcan errores y un posible
error en la ejecución del software. Su presentación es similar al Hitachi H8 ya que se
encuentra en el circuito impreso del bloque, junto a la memoria FLASH.
2.6.2.2. Entradas y salidas
En el bloque de NXT existen cuatro entradas para los sensores, pero los conectores
son distintos de los del RCX, lo que impide la conexión de sus motores o sensores, sin
embargo, el kit de NXT incluye el adaptador para que los sensores de RCX sean
compatibles con NXT.16

37
Las salidas de energía son tres, localizadas en la parte posterior del bloque,
haciendo que la conexión para los motores y partes móviles sean de más fácil acceso.
2.6.2.3. Comunicaciones
El bloque de NXT puede comunicarse con el computador mediante la interfaz de
USB que posee, la cual ya viene en la versión 2.0. Además, para comunicarse con otros
robots en las cercanías posee una interfaz Bluetooth. Esta conectividad con Bluetooth
no tan sólo permite conectarse con otros bloques, sino también con computadores,
teléfonos móviles, y otros aparatos con esta interfaz de comunicación.
Dentro de las posibilidades de conexión se encuentran:
Conectar hasta tres dispositivos distintos
Buscar y conectarse a otros dispositivos que posean Bluetooth
Recordar dispositivos con los cuales se ha conectado anteriormente para
conectarse más rápidamente
Establecer el bloque NXT como visible o invisible para el resto de los
dispositivos.
2.6.3. Motores
Los motores integrados al bloque son menos versátiles, pero no dependen de
conexiones externas, lo cual visualmente ayuda al robot en su presentación. El modelo
NXT usa servo motores, los cuales permiten la detección de giros de la rueda,
indicando los giros completos o medios giros, que es controlado por el software.
El encoder o tacómetro, por su parte, permite conocer el número de vueltas que ha
dado el eje del motor con una precisión de 1 grado. Es decir, si el motor realiza un giro
completo el encoder verá incrementada su cuenta en 360 unidades. Esto es cierto sea
cual sea el sentido de movimiento del motor, incrementándose en un sentido y
decrementándose al girar en sentido contrario.
Además, el control de la velocidad de los motores se realiza con una señal PWM
(Pulse Width Modulation o modulación por ancho de pulso) en la que, dependiendo
del ciclo de trabajo de la señal de entrada, podemos incrementar o decrementar la
velocidad de los motores.

38
Figura 30: Motor del Lego NXT
2.6.4. Sensores
El robot Lego puede utilizar dos tipos distintos de sensores, tanto los originales de Lego
como los que han sido construidos por terceros.
2.6.4.1. Sensores originales Lego
Algunos de los sensores originales de Lego que podemos encontrar son los siguientes:
Sensor de luz: El sensor de luz permite tomar una muestra de luz mediante un
bloque modificado que un extremo trae un conductor eléctrico y por el otro
una cámara oscura que capta las luces. Esta cámara es capaz de captar luces
entre los rangos de 0,6 a 760 lux. Este valor lo considera como un porcentaje, el
cual es procesado por el bloque lógico, obteniendo un porcentaje aproximado
de luminosidad. La principal utilización de este sensor es la detección de líneas,
en aplicaciones como el seguidor de línea, lucha de sumos, robots limpiadores,
etc.
Figura 31: Sensor de luz del Lego NXT
Sensor de temperatura: El sensor de temperatura permite leer el valor
aproximado de la temperatura, mediante la interacción de un termistor en uno
de los extremos, generando un campo magnético que permite la detección
aproximada de la temperatura del bloque que lo contiene. El bloque original de

39
Lego posee un termistor de 12.2 Kohms a 25 °C con un coeficiente de
corrección aproximado de un -3,7%/°C.
Figura 32: Sensor de temperatura del Lego NXT
Sensor de contacto: El sensor de contacto permite detectar si el bloque que lo
posee ha colisionado o no con algún objeto que se encuentre en su trayectoria
inmediata. Al tocar una superficie, una pequeña cabeza externa se contrae,
permitiendo que una pieza dentro del bloque cierre un circuito eléctrico
comience a circular energía, provocando una variación de energía de 0 a 5 V.
Figura 33: Sensor de contacto del Lego NXT
Sensor de giro: El sensor de giro permite conocer la posición del robot en
cualquier instante.

40
Figura 34: Sensor de giro del Lego NXT
Sensor ultrasónico: su principal función detectar las distancias y el movimiento
de un objeto que se interponga en el camino del robot, mediante el principio
de la detección ultrasónica. Este sensor es capaz de detectar objetos que se
encuentren desde 0 a 255 cm, con una precisión relativa de +/- 3 cm. Mediante
el principio del eco, el sensor es capaz de recibir la información de los distintos
objetos que se encuentren en el campo de detección.
Figura 35: Sensor de ultrasonidos del Lego NXT
2.6.4.2. Sensores de terceros
A parte de los sensores creados por Lego, podemos encontrar varios sensores creados
por fabricantes externos a lego y que permiten ampliar la funcionalidad y
sensorización de nuestro robot en una gran medida. Algunos de estos sensores se
pueden conseguir en:
HiTechnic (www.HiTechnic.com)
MindSensors (www.MindSensors.com)

41
Los sensores más importantes que podemos destacar en este apartado son los
siguientes:
Sensor de brújula: permite conocer cual es la orientación del robot respecto al
norte magnético.
Sensor de aceleración: Es capaz de medir las aceleraciones en los ejes de
coordenadas.
Sensor cámara: Este es uno de los más importantes y que se han utilizado a lo
largo del proyecto. Este sensor es capaz de obtener imágenes del medio en el
que opera y obtener su información. Su funcionamiento se detallará en
secciones posteriores.
Figura 36: Sensor cámara NXTCam V2
2.6.5. Programación
Para la programación del robot existen varias alternativas a la programación por
diagramas de cajas o arbol de decisiones que se proporciona con el robot, el cual tiene
una funcionalidad bastante limitada. Para una programación utilizando lenguajes de
programación de alto nivel se utilizan principalmente los siguientes lenguajes:
RobotC: Entorno de desarrollo integrado que tiene como objetivo la
programación del NXT o RCX bajo el lenguaje de programación C. Una de sus
ventajas es que no necesita sustituir el firmware original del robot,
funcionando bajo el original. Entre sus principales características tenemos
una interfaz parecida a la de VisualBasic, herramientas para realizar la
depuración de nuestras aplicaciones, tutoriales para aprender la sintáxis del
lenguaje y permite la ejecución de distintas tareas de forma concurrente.

42
LejOS: para la programación en este lenguaje es necesario sustituir el
firmware original del brick por éste. Actualmente se puede instalar tanto en
el brick RCX como en el NXT. Incluye una máquina virtual de JAVA, la cual
permite al Lego Mindstorms ejecutar aplicaciones que se han implementado
bajo este lenguaje. Incluye funciones para el control de prácticamente todos
los sensores y actuadores, incluso de aquellos que han sido desarrollados
por terceros como la brújula, el acelerómetro y la cámara. Este es el
firmware que se ha utilizado para el desarrollo de nuestro proyecto.
BricxCC: Bricx Command Center es un conocido IDE que soporta
programación del RCX con NQC, C, C++, Pascal, Forth, y Java utilizando
brickOS, pbForth y LeJOS. Con BricxCC se pueden desarrollar programas en
NBC y NXC. Tanto NBC como NXC utilizan el firmware estándar del NXT. Este
software está disponible en código abierto.
NXC: NXC es un lenguaje de alto nivel similar a C. Utiliza el firmware original
de LEGO y está disponible para Windows, Mac OSX y Linux (ia32). Ha sido
desarrollado por John Hansen. Hay disponible una guía del programador y
un tutorial en ingles (http://bricxcc.sourceforge.net/nbc) y se puede utilizar
como editor BricxCC.
En la siguiente tabla podemos ver cuales son los principales entornos de desarrollo
disponibles para implementar nuestras aplicaciones y las características que poseen
cada uno de ellos.

43
Tabla 1: Comparación de lenguajes de programación

44
3.- DESARROLLO TEÓRICO II: TECNOLOGÍA AGENTE
3.1. Historia
Nwana (1996) prefiere separar la investigación de la tecnología agente en dos hilos
principales, el primero de ellos se situaría sobre 1977, mientras que el segundo y
último lo haría alrededor de 1990.
La primera línea de investigación tiene sus raíces en la inteligencia artificial
distribuida (DAI), dando lugar a que el concepto de agente aparezca en los primeros
estudios sobre inteligencia artificial en la década de los 70. De hecho, surge en el
momento en el que Carl Hewitt define el modelo de Actor (1977). En este modelo,
Hewitt propone el concepto de objeto auto-contenido, interactivo y concurrente.
Además, dicho objeto encapsula estados internos y puede responder a mensajes de
otros objetos similares.
“Is a computational agent which has a mail address and a behaviour. Actor
communicate by message-passin and carry out theis actions concurrently” (Hweitt,
1977, p. 131).
En esta primera línea de investigación, el trabajo de los investigadores estaba
concentrado en resolver grandes cuestiones básicas, tales como la interacción y la
comunicación entre los agentes, la descomposición y distribución de tareas, la
coordinación y cooperación, la resolución de conflictos mediante negociación, etc. Su
objetivo era especificar, analizar, diseñar e integrar sistemas que comprendían la
colaboración de múltiples agentes. Este trabajo se caracterizo también por investigar
el desarrollo teórico, arquitectónico y de aspectos del lenguaje.
Sin embargo, desde 1990, y contrastando con la anterior, surge la actual línea de
investigación, la cual es más reciente y está en constante movimiento, estudiando un
rango mas amplio de tipos de agentes. La gran diversidad de aplicaciones e
investigaciones son solo una demostración de que los agentes software se están
convirtiendo en una corriente principal.
3.2. ¿Qué es un agente software?
Actualmente se está produciendo un gran uso de la palabra agente sin tener un
pleno conocimiento de lo que ello significa. Algunos programas son llamados agentes
simplemente porque son capaces de planificarse para la consecución de un objetivo o
tarea en una maquina remota; algunos porque logran controlar tareas de bajo nivel
mientras utilizan lenguajes de programación de alto nivel; algunos porque son una
abstracción o encapsulación de fuentes de información o servicios; otros porque

45
implementan funciones cognitivas, o porque tienen funciones parecidas a la
inteligencia distribuida, etc.
El término agente describe una abstracción de software, una idea o concepto,
similar a los métodos, funciones y objetos en la programación orientada a objetos. El
concepto de un agente provee una forma conveniente y poderosa de describir una
compleja entidad de software, que es capaz de actuar con cierto grado de autonomía,
para cumplir tareas en representación de personas. Sin embargo, y a diferencia de los
objetos (que son definidos por métodos y atributos), un agente es definido por su
propio comportamiento.
Los agentes software surgen dentro de la Inteligencia Artificial y, a partir de los
trabajos desarrollados en el área de la Inteligencia Artificial Distribuida (DAI), surge el
concepto de sistemas multiagente.
Podemos encontrar otra definición de agente software mucho mas especifica y que
seguramente los investigadores de esta tecnología encuentran mas aceptable: Un
agente software es una entidad la cual funciona continua y autónomamente en un
entorno particular, a menudo inhabitado por otros agentes o procesos. La necesidad
de continuidad y autonomía deriva de nuestra necesidad de que un agente sea capaz
de llevar a cabo actividades de forma flexible e inteligente como respuesta de los
cambios del entorno, pero sin la intervención de un humano. Idealmente, un agente
que funciona continuamente en un entorno por un largo periodo de tiempo, debe ser
capaz de aprender de esta experiencia. Además, se busca que un agente habite en un
determinado ambiente con otros agentes y tenga las habilidades necesarias para
comunicarse y cooperar entre ellos, moviéndose de un lado a otro como consecuencia
de ello.
El termino agente software engloba a una gran cantidad de tipos de agentes,
mucho más específicos y concretos. Coherente con los requerimientos de un problema
en particular, cada agente puede poseer un mayor o menos grado de atributos. Dichos
atributos. Franklin y Graesser (1997) discutieron sobre estos atributos clave que
definen a cualquier agente, los cuales son:
Persistencia: el código no es ejecutado bajo demanda sino que se ejecuta
continuamente y decide por si mismo cuando debería llevar a cabo alguna
actividad.
Autonomía: pueden trabajar sin intervención directa del usuario y tienen
cierto control sobre sus acciones y estado interno. Los agentes tienen la
capacidad de seleccionar tareas, priorizarlas, tomar decisiones sin
intervención humana, etc.

46
Capacidad o habilidad social: tienen la habilidad de sincronizarse con
personar y otros agentes, a través de coordinación y comunicación, para
colaborar en la consecución de una determinada tarea.
Reactividad: pueden percibir su entorno (que puede ser el mundo físico, un
usuario detrás de una interfaz gráfica o vocal, aplicaciones en la red, u otros
agentes) y responder oportunamente a cambios que se produzcan en el
mismo.
Iniciativa: el comportamiento de los agentes esta determinado por los
objetivos (metas) que persiguen y por tanto pueden producir acciones no
sólo como respuesta al entorno.
Continuidad temporal: persistencia de su identidad y estado durante largos
periodos de tiempo.
Adaptabilidad: deben ser capaces de aprender e improvisar a partir de su
experiencia.
Movilidad: deben ser capaces de desplazarse de una posición a otra de
forma autodirigida.
Figura 37: Relación entre el agente y el entorno
Es bastante común no comprender qué es y qué no es un agente. Por esto,
debemos aclarar que un agente no es:

47
a) Un programa o un método. La principal diferencia la encontramos en
cuatro de las cualidades que hemos descrito anteriormente: reactividad,
autonomía, persistencia y búsqueda de objetivos.
b) Un objeto. Los agentes son entidades mucho más autónomas que los
objetos, ya que tienen comportamientos flexibles, reactivos, proactivos
y sociales. Además, un agente tiene al menos un hilo de ejecución que
se encarga del control, aunque puede tener incluso más.
c) Un sistema experto. Los sistemas expertos no están acoplados a su
entorno, además de no tener designado ningún comportamiento de
tipo reactivo o proactivo, además de no poseer habilidades sociales.
3.3. Tipos de agentes
Nwana propone, en 1996, una tipología de agentes que identifica otras
dimensiones de clasificación, con lo que clasifica a los agentes acorde a:
Movilidad: estático o móvil.
Presencia de un modelo de razonamiento simbólico: deliberativo o reactivo.
Exhibición de atributos ideales y primarios: Autonomía, cooperación,
aprendizaje. Para estas características, Nwana deriva cuatro tipos de
agentes: colaborativos, colaborativo con aprendizaje, interface y smart.
Roles: información o Internet.
Filosofías hibridas: si combina dos o mas enfoques en un agente concreto.
Atributos secundarios: versatibilidad, benevolencia, veracidad, integridad,
continuidad temporal, cualidades emocionales, etc.
Después de desarrollar esta tipología, Nwana describe las investigaciones en curso en
siete categorías:
1. Collaborative agentes
2. Interface agentes
3. Mobile agentes
4. Information/Internet agentes
5. Reactive agentes

48
6. Hybrid agentes
7. Smart agentes
Figura 38: Tipos de agentes por Nwana
Por su parte, y después de las definiciones dadas por Nwana, Franklin y Graesser,
en 1996, dan la suya propia:
“un agente autónomo es un sistema situado dentro de una parte del entorno que
sensoriza, actuando sobre el todo el tiempo, buscando en todo momento cumplir con
sus objetivos.”
Al observar que, después de esta definición, incluso un termómetro podría ser
considerado un agente, discuten una nueva clasificación, sugiriendo que los agentes
pueden ser categorizados por estructuras de control, entornos (bases de datos,
sistemas de ficheros, Internet), por el leguaje en el que han sido escritos, y sus
aplicaciones. Por eso, finalmente definen la taxonomía que podemos ver en la
siguiente imagen.

49
Figura 39: Tipos de agentes por Franklin y Graesser
El tiempo y la experiencia acabaran determinando cual es el largo significado de
la palabra agente. Como muchos otros términos en uso común como “desktop”y
“mouse”, la palabra agente terminará denotando un artefacto software en concreto.
3.4. ¿Por qué agentes?
El trabajo original en agentes instigado por investigadores trata de estudiar
modelos computacionales de inteligencia distribuida. En el diseño de sistemas
distribuidos los agentes proporcionan aspectos sociales, lenguajes y protocolos de
comunicación de agentes y distribución de datos, control, conocimiento y recursos.
En cuanto al análisis del sistema, un sistema multi-agente tiene un mayor grado de
abstracción que un sistema programado mediante la utilización de objetos. Al utilizar
la tecnología agente, nuestra aplicación tiene una mayor autonomía y capacidad de
decisión, componentes heterogéneos que mantienen relaciones entre ellos y con
escalas de tiempo diferentes.
Además, facilitan la evolución del sistema, ya que son capaces de adaptarse al
entorno y las modificaciones que éste va realizando. Proporcionan escalabilidad,
pudiendo añadir más agentes si es necesario llevar a cabo acciones con una mayor
carga de trabajo. Podemos también añadir funcionalidad en tiempo de ejecución, con
un desarrollo incremental, con capacidad de aceptar nuevos elementos.

50
Los principales motivos que nos han llevado a seleccionar a los agentes son la
autonomía de decisión, punto muy importante en nuestro caso en concreto, en el que
queremos distribuir una serie de robots para que realicen movimientos de forma
colaborativa. También son ventajas el flujo de control propio, la encapsulación de la
activación de un comportamiento, la autonomía y la organización mediante las
relaciones sociales entre los agentes.
Sin embargo, los agentes puede que no siempre sean la solución ideal para un
determinado caso de estudio. La tecnología agente, debido a su autonomía y
flexibilidad, puede acarrear una ausencia de control/visión global del sistema, lo que
puede no ser beneficioso en determinados escenarios.
3.5. Comunicación entre agentes
Comunicar, según la Real Academia Española, consiste en “hacer a otro partícipe
de lo que uno tiene”. La comunicación es uno de los actos más importantes en un
sistema multiagente, ya que es la llave para obtener todo el potencial de dicho
paradigma. Los sistemas multiagente, al estar orientados a la resolución distribuida de
problemas, necesitan de la capacidad de comunicación mediante la cual establecer
estrategias de cooperación.
Los modelos de comunicación se dividen en dos grandes grupos.
Arquitectura de pizarra: La pizarra es una zona de trabajo común donde se
encuentra la información a compartir. Esta pizarra puede ser consultada
por todos los agentes, del mismo modo que todos pueden dejar
información en ella. Pueden existir agentes con tareas de control
específicas sobre la pizarra, así como varias pizarras. De este modo, no hay
comunicación directa entre los agentes, teniendo toda la información
centralizada en cada una de las pizarras.

51
Figura 40: Comunicación utilizando una pizarra
Paso de mensajes: La comunicación se realiza del mismo modo que se
realiza entre dos seres humanos, mediante el establecimiento e
intercambio directo de mensajes entre dos agentes (emisor y receptor).
Como ventaja encontramos que es más flexible que la anterior, además de
que no es necesario tener toda la información centralizada.
Figura 41: Comunicación utilizando mensajes
3.5.2. Organizaciones de estandarización
Las organizaciones de estandarización se encargan de la redacción y aprobación
de las normas que rigen cual debe ser el formato de la información. En concreto,
podemos hablar de tres organizaciones de estandarización para el caso de los agentes
software.
3.5.2.1. OMG
Asociación de empresas e instituciones formada a finales de los 80. Su objetivo
era la reutilización, portabilidad e interoperabilidad de sistemas distribuidos de
componentes software orientados a objetos. Sus resultados fueron UML (Unified

52
Modeling Languaje), CORBA (Common Object Requies Broker Architecture) y MASIF
(Mobile Agent System Interoperability Facility).
3.5.2.2. KSE
La iniciativa fue tomada por varias empresas a las cuales interesaba el software
agente: ARPA (Advanced Research Projects Agency), ASOFR (Air Force Office of
Scientific Research), NRI (Corporation for National Research Initiative) y NSF (National
Science Foundation).
Su objetivo principal fue facilitar la compartición y reutilización de bases y
sistemas basados en conocimiento. Además, para conseguir una interacción eficaz de
agentes software eran necesarias tres componentes fundamentales:
1. Un leguaje común
2. Una comprensión común del conocimiento intercambiado
3. Una habilidad para intercambiar todo lo relativo al lenguaje y la comunicación.
De sus trabajos surgen varios lenguajes como resultado, los cuales son:
KIF (Knowledge Interchange Format): lenguaje para el intercambio de
conocimiento.
Ontolingua: Lenguaje para la definición de ontologías
KQML (Knowledge Query and Manipulation Language): Lenguaje para la
comunicación entre agentes e interoperabilidad entre agentes en un
entorno distribuido.
3.5.2.3. FIPA
Organización internacional dedicada a la promoción de la industria de los
agentes inteligentes mediante el desarrollo de especificaciones que soporten la
interoperabilidad entre agentes y aplicaciones basadas en agentes.
Su especificación cubre todos los aspectos de un entorno de agentes:
aplicaciones, arquitectura, comunicación, protocolos de interacción, actos
comunicativos, lenguajes de contenidos, gestión de agentes y transporte de mensajes.
Hasta la fecha ha publicado 3 conjuntos de especificaciones: FIPA 97, FIPA 98 y
FIPA 2000.

53
3.6. FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents)
Una de las formas de alcanzar la deseada interoperabilidad entre plataformas es la
definición y uso de estándares aprobados por un comité internacional. En el área de
los agentes, FIPA es la organización encargada de producir especificaciones para la
interacción de agentes y sistemas de agentes heterogéneos.
En la siguiente sección describiremos brevemente el modelo de referencia
propuesto por FIPA para las plataformas de agentes, así como el formato e
intercambio de los mensajes.
3.6.1. Modelo de referencia de FIPA
Uno de los objetivos principales de FIPA es especificar una arquitectura de
agentes que permita la utilización de un amplio número de mecanismos y servicios,
como varios protocolos de transporte o servicios de directorio. Dada la posibilidad
elegir entre varios de estos mecanismos y protocolos, los sistemas de agentes
construidos de acuerdo a esta arquitectura deberían de ser capaces de interoperar a
través de pasarelas de transporte, ya que la especificación para una arquitectura
abstracta de FIPA permite la creación de diferentes implementaciones y ofrece
también las transformaciones tanto para transporte de mensajes, esquemas de
codificación de mensajes y localización de agentes y servicios a través de directorios de
servicios. Sin embargo FIPA no cubre otros aspectos que surgen o dependen de la
implementación, bien por que están fuera de ámbito o porque no están incluidos en
las especificaciones.
Una plataforma de agentes FIPA se define como el software que implementa un
conjunto de especificaciones FIPA. Para que se considere que sigue las normas de FIPA,
una plataforma debe implementar al menos la especificación sobre la gestión de
agentes y las relativas al lenguaje de comunicación de agentes (ACL). La primera se
ocupa del control y gestión de agentes dentro de y a través de plataformas de agentes.
Las relativas al ACL se encargan del formato de los mensajes, los protocolos de
interacción y de intercambio de mensajes entre agentes, la descripción de actos
comunicativos que definen la semántica de los mensajes intercambiados y los
diferentes lenguajes para expresar el contenido de un mensaje (lenguaje de
contenido).

54
Figura 42: Intercambio de mensajes en FIPA
El objetivo de la especificación de gestión de agentes es ofrecer un marco de
trabajo estándar donde los agentes FIPA existan y operen, estableciendo un modelo de
referencia lógico para la creación, registro, localización, comunicación, migración y
baja de agentes. Este modelo de referencia se compone de un conjunto de entidades
que ofrecen diferentes servicios. Estas entidades son:
Agente: un agente software es un proceso computacional que implementa la
funcionalidad autónoma y comunicativa de la aplicación, ofreciendo al menos
un servicio. Los agentes se comunican a través de un ACL. Un agente debe
tener al menos un propietario y un identificador de agente (AID) que lo
identifica de forma unívoca. Además, un agente puede disponer de varias
direcciones de transporte a través de las cuales puede ser contactado.
Dependiendo de la implementación de la plataforma un agente puede tratarse
de un componente Java o un objeto CORBA.
DF (Directory Facilitator): un facilitador de directorio que ofrece un servicio de
páginas amarillas para localizar agentes. Los agentes deben registrarse
previamente en este servicio para ser localizados como proveedores de un
servicio, y recurren a él en busca de agentes que ofrezcan un determinado
servicio.

55
AMS (Agent Management System): un sistema de gestión de agentes que
controla el acceso y uso de la plataforma de agentes. Sólo puede existir un
agente AMS por plataforma, y se encarga de generar AIDs válidos además de
ofrecer un servicio de búsqueda de agentes por nombre.
MTS (Message Transport Service): un servicio de transporte de mensajes ofrece
un servicio de comunicación entre agentes, encargándose del transporte de
mensajes entre agentes. FIPA especifica para este componente un modelo de
referencia y varias especificaciones sobre distintos protocolos y mecanismos de
transporte que favorece la interoperabilidad entre plataformas.
AP (Agent Platform): la plataforma de agentes ofrece una infraestructura física
sobre la que desplegar los agentes y está compuesta de un software de
soporte, los componentes para la gestión de agentes (DF, AMS, y MTS) y los
agentes.
Además, FIPA también define y especifica una serie de elementos y conceptos
importantes necesarios para conseguir la interoperabilidad. Estos conceptos son: un
servicio (para definir un conjunto de acciones incluidas en una ontología), un ACL
(lenguaje para construir mensajes y actos comunicativos) y un AID (identifica un
agente incluyendo denominaciones, roles y direcciones).
3.6.2. Comunicación FIPA – FIPA ACL
La comunicación con FIPA ACL es un servicio de transporte utilizado por los agentes
que implementan la especificación FIPA, con el fin de intercambiar información entre
ellos. Está basado en la teoría de los actos del habla y con él somos capaces de enviar
un mensaje, codificarlo y transmitirlo como una secuencia de bytes. Un mensaje en
FIPA ACL representa la intención de realizar alguna acción (acto comunicativo). Este
servicio tiene las siguientes características:
1. Servicio de confianza, donde los mensajes que están bien creados/formados no
tienen inconveniente para llegar a su destino.
2. Fiable, ya que los mensajes se reciben tal y como se envían, sin modificaciones.
3. Ordenado. El orden de llegada de los mensajes es el mismo que el orden de
salida.
El elemento básico para la comunicación en la especificación FIPA ACL es el
mensaje. Estos mensajes tienen la siguiente estructura:
1. Identificador del acto comunicativo (obligatorio).

56
Figura 43: Actos comunicativos en FIPA
2. Pares parámetro-valor sin un orden predefinido (opcionales). Los posibles
parámetros a definir en un mensaje ACL son:
a. Content: Contenido del mensaje.
b. Sender: Identidad del emisor del mensaje.
c. Receiver: Identidad del receptor del mensaje, puede ser un agente o
una lista de agentes.
d. Language: El nombre del lenguaje de representación empleado en el
atributo content.
e. Ontology: El nombre de la ontología utilizada en el atributo content.
f. Reply-With: Etiqueta para la respuesta (si es que el emisor la espera).
g. In-Reply-To: Etiqueta esperada en la respuesta.
h. Protocol: identificador del protocolo de interacción que se está
utilizando.
i. Conversation-Id: identificador de una secuencia de actos comunicativos
que forman parte de una misma conversación.

57
j. Reply-To: Agente al que han de ser enviadas las respuestas (si no es el
emisor).
k. Reply-By: Indicación del tiempo en el que se quiere que se responda al
mensaje.
Además, el modelo de comunicación está basado en la asunción de que dos agente
que quieren conversar han de compartir una ontología común que describa el universo
del discurso, de forma que podamos asegurar que estos agentes atribuyan el mismo
significado a los símbolos utilizados en los mensajes. Una ontología es una descripción
formal de los conceptos y relaciones que pueden existir en una determinada
comunidad de agentes.
3.7. JADE (Java Agent DEvelopment Framework)
Java Agent DEvelopment Framework, o JADE, es una plataforma software para el
desarrollo de agentes, implementada en JAVA, que ha estado en desarrollo al menos
desde 2001. La plataforma JADE soporta la coordinación de múltiples agentes FIPA y
proporciona una implementación estándar del lenguaje de comunicación FIPA-ACL.
Jade fue desarrollado originalmente por Telecom Italia y se distribuye como software
libre. Podemos descargar su última versión desde su sitio (http://jade.tilab.com)
3.7.1. La plataforma de agentes JADE
La plataforma JADE es 100% compatible con el JDK 1.4 o superiores, e incluye la
funcionalidad necesaria para la creación básica de agentes, la programación de
comportamiento de los agentes en base a Behaviours, implementación de la
especificación FIPA ACL para el envío y recepción de mensajes, clases útiles para
programación de protocolos FIPA, manejo de información usando ontologías, etc.
Además, proporciona la plataforma FIPA (AMS, Facilitador de directorio y MTS),
puede ejecutarse en una o varias JVM (donde cada JVM es vista como un entorno en
donde los agentes pueden ejecutarse concurrentemente e intercambiar mensajes) y se
organiza en contenedores (un contenedor principal que contiene el AMS, DF y RMA y
más contenedores no principales conectados al principal).

58
Figura 44: Esquema de plataforma JADE
3.7.2. Comportamientos
El trabajo que tiene que realizar cada uno de los agentes se encuentra dentro
de sus comportamientos (behaviours). Un comportamiento representa una tarea que
un agente puede llevar a cabo, implementada como un objeto que extiende de la clase
jade.core.behaviours.Behaviour. A fin de que un agente ejecute una tarea
implementada en un comportamiento es suficiente con que el agente añada su
comportamiento a la pila de comportamientos con la instrucción addBehaviour() de la
clase Agent. Además, un comportamiento puede ser añadido en cualquier momento:
cuando el agente se crea o desde dentro de otros comportamientos.
Cada vez que queremos definir un comportamiento debemos extender de la
clase Behaviour y darle código al metodo action(), el cual define las operaciones y
acciones que el comportamiento debe realizar mientras se ejecuta. También podemos
dar código al método done(), que especifica cuando un comportamiento se ha
ejecutado por completo y debe ser eliminado de la pila de comportamientos de un
determinado agente.
3.7.2.1. Planificación y ejecución de comportamientos
Un agente puede ejecutar varios comportamientos concurrentemente. Sin
embargo, es importante avisar de que la planificación de comportamientos en un

59
agente no es preventiva, sino cooperativa. Esto significa que cuando un
comportamiento es planificado para ejecutarse, su método action() es ejecutado hasta
que termina.
Por lo tanto, es el programador el que decide cuando un agente cambia de la
ejecución de un comportamiento a la ejecución de otro. Este enfoque tiene varias
ventajas:
Permite tener un único hilo de ejecución por cada agente (importante
especialmente en entornos con recursos limitados).
Proporciona mejores rendimientos, ya que la ejecución de un nuevo
comportamiento es mucho más rápida que la planificación de hilos en
Java.
Elimina todas las cuestiones de sincronización entre comportamientos
concurrentes para el acceso a recursos compartidos, ya que todos los
comportamientos son ejecutados por el mismo hilo de ejecución.
El hilo de ejecución que sigue cada uno de los hilos de ejecución de los agentes se
muestra en la siguiente figura:

60
Figura 45: Ejecución de comportamientos en FIPA
3.7.2.2. Tipos de comportamientos
Jade proporciona una clase abstracta (Behaviour) que se utiliza como base para
modelar los comportamientos y tareas que debe realizar cada uno de estos
comportamientos. Dependiendo de las necesidades, podemos crear distintos tipos de
comportamientos:
1. OneShotBehaviour: Esta clase abstracta modela comportamientos atómicos
que deben ser ejecutados únicamente una vez.

61
2. CyclicBehaviour: Esta clase abstracta modela un comportamiento atómico
que debe ser ejecutado constantemente. Su método done() siempre
devolverá false.
3. CompositeBehaviour: Son comportamientos que no definen funcionalidad
por si mismos, pero que realizan sus operaciones como composición de
otros comportamientos hijos.
4. SequentialBehaviour: Es un CompositeBehaviour que ejecuta sus sub-
comportamientos secuencialmente y termina cuando todos los sub-
comportamientos finalizan. Se puede utilizar este comportamiento cuando
una tarea puede ser expresada como una secuencia de pasos atómicos.
5. ParallelBehaviour: Es un CompositeBehaviour que ejecuta sus sub-
comportamientos concurrentemente y termina cuando una condición
particular en sus sub-behaviours es alcanzada (cuando todos los sub-
comportamientos terminan, cuando un número de sub-comportamientos
finaliza o cuando se han dado un número determinado de iteraciones).
6. WakerBehaviour: Esta clase abstracta implementa un comportamiento que
se ejecuta una única vez justo después de transcurrir un timeout.
7. TickerBehaviour: Esta clase abstracta implementa una tarea cíclica que se
ejecuta periódicamente.
En función de cuales sean nuestras necesidades u objetivos a alcanzar podemos
utilizar el comportamiento que mejor se ajuste a nuestras necesidades.
3.7.3. Directorio y Servicios
El servicio de “yellow pages” o servicio de directorio permite a los agentes publicar
uno o más servicios que ellos proveen, para que otros agentes puedan buscar por un
determinado servicio.
El servicio de directorio en JADE (de acuerdo a la especificación FIPA) es previsto
por un agente llamado DF (directory Facilitator). Cada plataforma FIAP dispone de un
agente DF por defecto, aunque se pueden activar más agentes DF con el fin de facilitar
un catálogo de páginas amarillas distribuido por toda la red.
Aunque es posible interactuar con el agente DF a través del intercambio de
mensajes ACL como con cualquier otro agente, JADE simplifica estas interacciones
mediante el uso de la clase jade.domain.DFService, con la que es posible publicar,
modificar y buscar distintos servicios.

62
3.7.3.1. Publicación de servicios
Cuando un determinado agente desea publicar uno o más servicios debe de
proporcionar al DF información acerca de su AID, la lista de lenguajes y ontologías que
los otros agentes deben conocer para poder interactuar y la lista de servicios a
publicar. Para cada servicio publicado debemos de proporcionar una descripción
donde se incluye el tipo de servicio, el nombre del servicio y los lenguajes y ontologías
necesarios para poder explotar el determinado servicio. Las clases DFAgentDescription
y ServiceDescription, incluidos en el paquete jade.domain.FOPAAgentManagement.
El código necesario para publicar un servicio debe establecer una descripción (como
instancia de la DFAgentDescription) y realizar la llamada al método register() de la
clase DFService. A continuación podemos ver un ejemplo, en el que el agente registra
un servicio de tipo “AyudanteEsperando”:
protected void setup() {
...
//Descripción del agente
DFAgentDescription dfd = new DFAgentDescription();
dfd.setName(getAID());
//Descripción del servicio
ServiceDescription sd = new ServiceDescription();
sd.setType(“AyudanteEsperando”);
sd.setName(“JADE-AyudanteEsperando”);
dfd.addServices(sd);
//Acción de registro del servicio
try {
DFService.register(this, dfd);
}
catch (FIPAException fe) {
fe.printStackTrace();

63
}
...
}
3.7.3.2. Búsqueda de servicios
Un agente que desea buscar por un determinado servicio, debe proporcionar al DF
una plantilla de descripción. Como resultado de la búsqueda obtenemos una lista con
todas las descripciones que concuerdan con lo buscado. Una descripción hace
matching con una plantilla de descripción si todos los campos especificados en la
plantilla están presentes en al descripción del servicio con los mismo valores.
El método estático search() de la clase DFService puede ser usado para encontrar
todos los agentes que buscan un determinado servicio. A continuación vemos un
ejemplo de su uso:
DFAgentDescription template = new DFAgentDescription();
ServiceDescription sd = new ServiceDescription();
sd.setType(“AyudanteEsperando”);
template.addServices(sd);
try {
DFAgentDescription[] result = DFService.search(myAgent, template);
/* En result se almacenan todas las descripciones de agente con el
servicio AyudanteEsperando */
}
catch (FIPAException fe) {
fe.printStackTrace();
}
Ahora, partiendo de la descripción de los agentes que proporcionan un
determinado servicio, podemos acceder a su nombre y enviar un mensaje para activar
un determinado comportamiento. Sin embargo, cada vez que necesitemos un agente
con el servicio AyudanteEsperando deberemos buscar de nuevo, ya que posiblemente

64
alguno de los agentes del vector ha cambiado su estado y ya no tiene disponible dicho
servicio.
3.7.4. Comunicación entre agentes
Una de las características mas importantes que los agentes JADE poseen es la
habilidad para comunicarse. El paradigma de comunicación adoptado es el paso de
mensajes asíncrono. Cada agente tiene una pequeña pila de entrada de mensajes
donde el runtime de JADE almacena los mensajes enviados por otros agentes. Así
mismo, cada vez que un mensaje es añadido a la cola de mensajes, el agente que lo
recibe es notificado. Sin embargo, el instante en el que el robot coge el mensaje de la
cola y lo procesa depende únicamente del programador.
Figura 46: Cola de mensajes en JADE
3.7.4.1. Envío de mensajes
Enviar un mensaje a otro agente es tan simple como rellenar las valores de un
objeto de tipo ACLMessage y llamar al metodo send() de la clase Agent. A continuación
vamos a enviar un mensaje de información al agente Ayudante1 avisándole de que
necesitamos su ayuda:
ACLMessage msg = new ACLMessage(ACLMessage.INFORM);
msg.addReceiver(new AID(“Ayudante1”, AID.ISLOCALNAME));
msg.setLanguage(“Castellano”);
msg.setContent(“Necesitamos ayuda”);

65
send(msg);
3.7.4.2. Recepción de mensajes
Como hemos dicho anteriormente, el runtime de JADE automáticamente almacena
los mensajes recibidos en la cola de llegada tan pronto como sean recibidos. Un agente
puede obtener un mensaje de su propia cola de mensajes utilizando el método
receive(). Este método devuelve el primer mensaje en la cola de mensajes (y lo elimina)
o devuelve null en caso de que la cola de mensajes esté completamente vacía. Del
mismo modo, disponemos de una función bloqueante para la recepción de mensajes,
que detendrá el comportamiento que la invoque hasta que un mensaje con las
características necesarias sea recibido. Para ello, debemos invocar a la función
blockingReceive(). A continuación mostramos un ejemplo de aplicación de la primera
de estas funciones:
ACLMessage msg = receive();
if (msg != null) {
// Hemos recibido un mensaje y pasamos a procesarlo.
}
El caso de la espera bloqueante para un mensaje sería muy similar al caso anterior,
con la única diferencia de que no es necesario comprobar que el mensaje no es null, ya
que siempre se ejecuta dicha instrucción tenemos un mensaje listo para procesar.

66
4.- DESARROLLO PRÁCTICO
En este apartado, y después de explicar todos los conceptos teóricos necesarios,
nos centraremos en la descripción práctica que se ha llevado a cabo en el proyecto.
4.1. Configuración inicial
4.1.1. Instalación del JAVA JDK (Java Development Kit).
Para poder trabajar con el lenguaje de programación Java es necesario instalar lo
que se conoce como JDK o Java Development Kit, el cual provee herramientas de
desarrollo para la creación de programas en Java. Puede instalarse en un computador
local o una unidad de red una vez ha sido descargado del siguiente enlace:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk-6u26-download-
400750.html
Una vez descargado, solo tenemos que lanzar el ejecutable y seguir los pasos del
asistente para instalar el JDK en nuestro ordenador.
4.1.2. Instalación del driver USB de Lego
Para que nuestro ordenador pueda comunicarse con todos los robots Lego NXT,
independientemente de la versión de firmware que tengan instalada, es necesario
instalar los drivers del conector Bluetooth USB de lego. Podemos descargarlos desde el
siguiente enlace:
http://mindstorms.lego.com/en-us/support/files/default.aspx
Una vez instalado el driver, será necesario agregar todos los robots como
dispositivos conocidos por el interfaz Bluetooth, ya que en caso contrario no podremos
realizar la conexión entre ellos. Para ello, vamos a “Panel de control”->”Dispositivos
Bluetooth”->”Agregar…”, con lo que podemos agregar cada uno de nuestros robots
introduciendo el PIN cuando nos sea solicitado.
4.1.3. Instalación de LeJOS NXJ.
Dado que LeJOS NXJ cuenta con su propio firmware, es necesario reemplazar el
original que tienen los robots. Para ello se debe descargar el software desde:
http://LeJOS.sourceforge.net/nxj-downloads.php e instalarlo en el ordenador.

67
El software incluye una biblioteca de clases de Java (Classes.jar) que implementan
la LEJOS NXJ Application Programming Interface (API), herramientas de PC para
actualizar el firmware del robot, cargar los programas, depurarlos, un API de PC para
escribir programas de PC que se comunican con los programas de LEJOS NXJ a través
de Bluetooth o USB y otras muchas funciones y programas de ejemplo.
Se conecta el robot al ordenador por USB y se utiliza la aplicación nxjflash para
actualizar el firmware a la versión de LeJOS NXJ, y con esto los robots quedan
preparados.
Para realizar las aplicaciones, pruebas y rutinas, se ha utilizado el entorno de
trabajo de ECLIPSE, por su popularidad entre programadores en Java y por la
familiaridad personal con la que se contaba anteriormente.
4.1.4. Instalación y configuración de la plataforma JADE
En el presente apartado vamos a explicar la configuración/instalación de la
plataforma.
Para poder utilizar el framework de JADE es necesario instalar y configurar el
equipo. Para ello, lo primero que debemos hacer es descargar las librerías necesarias
desde la página web del proyecto (http://jade.tilab.com). La última versión disponible
es la 4.0.1, aunque nosotros, por motivos de estabilidad, hemos utilizado la versión
3.4. Para configurar el equipo, es necesario añadir la siguiente línea a la variable de
entorno CLASSPATH:
CLASSPATH=/ruta/jade/lib/jade.jar:/ruta/jade/lib/iiop.jar:/ruta/jade/lib/http.jar
donde ruta indica la ruta donde tenemos las librerías de JADE que acabamos de
descargar.
Para comprobar que funciona correctamente, abrimos un terminal y
ejecutamos el siguiente código
java jade.Boot –gui
y nos aparece la siguiente ventana:

68
Figura 48: Interfaz de administración JADE
Esta es la interfaz de administración de JADE. En ella podemos realizar distintas
acciones, desde consultar los agentes en ejecución, lanzar nuevos agentes, consultar
sus estados, hacer debug, enviar mensajes ACL, etc. Algunas de estas funciones las
explicaremos en el siguiente apartado.
Además, como podemos observar, al lanzar la interfaz ya aparecen creados los dos
agentes que hemos descrito en el apartado anterior. En concreto, estos dos agentes
son:
DF (Directory Facilator): agente que se encarga de proveer el servicio de
páginas amarillas, donde un agente puede buscar a otros agentes que
proveen el servicio que necesita para conseguir sus objetivos.
AMS (Agent Management System): provee el servicio de nombres (ya
que cada agente debe tener un nombre único en la plataforma) y
representa la autoridad en la plataforma, estando dotado de la
funcionalidad necesaria para crear/eliminar agentes en su propio
contenedor o incluso en contenedores remotos.
RMA (Remote Monitoring Agent): Aunque no pertenece a la
especificación de gestión de agentes, este agente se encarga del manejo
y administración de la interfaz de JADE.

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4.1.5. Configuración del entorno de desarrollo (Eclipse)
Desde http://www.eclipse.org/downloads/ se descarga la última versión de ECLIPSE
IDE para desarrolladores Java y hay que descomprimirla en el disco duro.
4.1.5.1. Compilación y ejecución para NXJ
Aunque LeJOS NXJ proporciona una aplicación para descargar los programas en el
NXT, el hecho de compilar con ECLIPSE y luego usar otra aplicación para descargar los
datos al NXT resulta algo engorroso. Por tanto, ya que se va a trabajar en ECLIPSE, se
configurará para tener la opción de descargar los programas directamente en el
ladrillo, sin necesidad de la aplicación de LeJOS. Para esto hay que configurarlo de la
siguiente manera:
Con un proyecto abierto, se hace clic en “Run” -> “External Tools” -> “External Tools
Configurations…”

70
Figura 49: Configuración Eclipse
Se lanza una nueva ventana donde hay que seleccionar “Program” en la parte de la
izquierda y el icono de “New launch configuration”. Como nombre se le puede dar
“LeJOS Download” por ejemplo y en la pestaña “Main” hay que rellenar el campo
“Location” con la ruta donde se encuentra el ejecutable “LeJOSdl.bat” proporcionado
por LeJOS. (Deberá estar en %ruta_de_LeJOS_NXT% /bin). Este ejecutable es el que
permite descargar directamente al NXT, lo que se está haciendo es vincular el ECLIPSE
a esa aplicación para poder hacerlo directamente sin salir del entorno. Siguiendo con la
configuración en el campo “Working Directory” hay que introducir “${project_loc}bin”
(sin comillas) y en el campo “Arguments” introducir “${java_type_name}” (sin comillas
también). Y aplicar.
Figura 50: Configuración Eclipse 2

71
Dar clic en “Add…” en la ventana nueva que aparece y luego seleccionar la opción
de “LeJOS Download” (o el nombre que se le haya querido dar a la configuración
definida anteriormente). Presionar “Ok” y luego “Ok” de nuevo.
De este modo bastará con hacer clic en el botón “Run” que se ha configurado para
indicar a Eclipse que debe compilar y descargar el programa en el NXT mediante USB.

72
Cuando ya se ha creado la configuración, se puede poner un acceso directo
haciendo clic en el icono de “Run”->”Organize Favorites…”
4.1.5.2. Compilación y ejecución de agentes JADE
JADE puede ser ejecutado bajo Eclipse como una aplicación de Java cualquiera. Sin
embargo, es necesario llevar a cabo la configuración necesaria, así como incluir las
librerías JADE que utilizarán nuestros agentes.
En primer lugar, y antes de configurar la interfaz para la ejecución de JADE,
debemos incluir las librerías de JADE en el proyecto. Para ello, vamos a “Project”-

73
>”Properties”->”Java Build Path”->”Libraries”. En este momento nos aparecen varios
botones. Tenemos que localizar el botón “Add External JARs” y seleccionar las librerías
de JADE que hemos descargado previamente y almacenado en nuestro disco duro. Una
vez están incluidas aceptamos con el botón “OK”.
Figura 53: Inclusión de las librerías en Eclipse
Ya tenemos incluidas las librerías en nuestro proyecto, a partir de ahora podemos
hacer uso de ellas haciendo llamadas a las funciones que definen.
El siguiente paso es configurar Eclipse para la ejecución de aplicaciones basadas en
agentes. Para ello, seguimos los siguientes pasos:
1. Vamos a “Run”->”Run Configurations”->”Java Aplication”
2. En la pestaña “Main” introducimos el nombre de nuestro proyecto, en “Main
Class” introducimos jade.Boot y nos aseguramos de tener activada la opción
que dice “include libraries when searching for a main class”.
3. En la pestaña “argument”->“Program Arguments” introducimos los argumentos
que deben ser usados en la línea de comandos cuando se ejecuta JADE.
Introducimos lo siguiente:
-gui jade.Boot [nombre_agente:paquete_java.nombre_clase]

74
Donde nombre_agente es el nombre que le queremos dar a nuestro agente y que
se mostrará en la GUI, paquete_java es el paquete donde se encuentra declarado
nuestro agente y nombre_clase es el nombre de la clase que define al agente.
Figura 54: Configuración Eclipse y JADE 1

75
Figura 55: Configuración Eclipse y JADE 2
Una vez realizados estos pasos, si queremos lanzar a ejecución nuestra aplicación
solo tenemos que ir al botón “Run”, con lo que se crearían los agentes, se ejecutaría su
método setup() y se mostraría la ventana de administración de JADE.
4.2. Herramientas de administración y depuración
La interfaz de administración y depuración que nos ofrece JADE, y que aparece cada
vez que lanzamos nuestros agentes, nos abre un abanico de posibilidades para
controlar y manejar a nuestros agentes en tiempo real. En esta sección hablaremos de
cuáles son las principales funciones que podemos encontrar.
4.2.1. Lanzamiento de agentes usando al interfaz

76
Los agentes pueden ser lanzados de dos formas distintas: directamente desde la
línea de comandos, que es como los lanzamos cuando utilizamos la configuración de
eclipse explicada en el apartado superior, y desde la interfaz. En este apartado nos
centraremos en el lanzamiento de agentes utilizando este segundo método.
Si queremos lanzar un nuevo agente, primero debemos decidir en que contenedor
vamos a crearlo, por ello debemos seleccionar uno de nuestros contenedores
disponibles (por defecto solo aparece el Main-Container en nuestra plataforma) y,
sobre dicho contenedor, hacemos un clic derecho de ratón. Ahora, en el menú que nos
ha aparecido debemos seleccionar la opción “Start New Agent”. En este momento, se
nos abre un cuadro de dialogo como el que mostramos en la siguiente figura:
Figura 56: Lanzamiento de agentes utilizando la interfaz
Para lanzar el nuevo agente únicamente tenemos que rellenar los espacios
necesarios. En este caso, indicamos cual es el nombre del agente en la celda “Agent
Name” y la clase que define sus comportamientos en “Class Name”. Si el agente
recibiese parámetros de entrada en su creación se especificarían en la celda
“Arguments”. Una vez ya tenemos esto, le damos al boton “OK” y nuestro agente se
creará. Para comprobarlo, podemos ver en el contenedor de la interfaz como aparece
este nuevo agente.
4.2.2. Envío de mensajes ACL
La interfaz de JADE también nos permite crear mensajes de tipo ACL con los
parámetros que nosotros deseemos y enviarlos a uno o más agentes destinatarios.
Para ello, los pasos que debemos seguir son los siguientes.
Vamos al menú “Actions”->”Send Custom Message to Selected Agents”. En este
punto, un cuando de dialogo especial es mostrado por pantalla, desde el cual

77
podremos redactar un nuevo mensaje y enviarlo a su destinatario. Para ello,
deberemos rellenar los campos que se indican a continuación:
Sender: donde indicaremos quien es el agente que envía dicho mensaje.
Receivers: en este campo introducimos el destinatario del mensaje. Puede ser
un agente o una lista de agentes, con lo que todos recibirían el mismo mensaje.
Communicative act: dicho desplegable nos pide que seleccionemos cual es el
acto comunicativo de este mensaje (INFORM, REPLY, REPLY_TO, CANCEL, etc.)
Content: en esta celda introducimos es el contenido de nuestro mensaje. Lo
que introducimos en este campo es recibido por los destinatarios como una
cadena de caracteres (String).

78
Figura 57: Envío de mensajes utilizando la interfaz
El resto de campos del mensaje no son obligatorios, por lo que solo deberemos
rellenarlos cuando necesitemos enviar algun tipo de información determinada. Una
vez los campos que nos interesan están completos hacemos click en el boton “OK” y el
mensaje se crea y se envía a los destinatarios que hemos especificado.
4.2.3. Dummy Agent
La herramienta Dummy Agent la podemos encontrar en el menú “Tools”->”Dummy
Agent”. Esta herramienta lo que nos permite es interactuar con los agentes JADE de
forma más completa. En concreto, la interfaz no solo permite crear y enviar mensajes
ACL sino que también mantiene una lista de todos los mensajes ACL que han sido
enviados y recibidos por los agentes. Esta lista puede ser examinada por el usuario y
cada mensaje de la lista puede ser visto en detalle e incluso modificado. Además, nos
permite almacenar la lista de mensajes en el disco y para recuperarla más tarde.
El Dummy Agent puede ser ejecutado desde la interfaz o directamente desde la
consola mediante el siguiente comando:
Java jade.Boot Dummy:jade.tools.DummyAgent.DummyAgent
Pudiendo además crear tantos agentes de tipo DummyAgent como necesitemos. La
apariencia que nos muestra la interfaz es la que podemos ver en la siguiente imagen:

79
Figura 58: Herramienta DummyAgent
4.2.4. DF (Directory Facilator) GUI
Otra de las herramientas de gran utilidad que podemos encontrar en la interfaz de
JADE es la GUI del DF. En ella, el usuario puede interactuar con el DF y realizar distintas
acciones:
Ver las descripciones de los agentes que están registrados
Registrar y desregistrar agentes
Modificar la descripción de agentes que ya están registrados
Buscar a agentes con una determinada descripción
El funcionamiento del DF GUI se basa en la interacción con los agentes mediante
envió de mensajes ACL para conocer cual es su estado actual, por lo que esta interfaz

80
puede ser lanzada únicamente desde el PC que contiene el Main-Container, ya que es
donde se encuentra el agente DF.
Además, esta interfaz también permite registrar el DF con otros DFs de otras
plataformas, con lo que fácilmente podemos tener una compleja red de dominios y
subdominios del servicio de páginas amarillas.
Figura 59: Herramienta DF GUI
Si hacemos doble click en cualquiera de los agentes que nos aparecen en la lista se
abre una ventana donde podemos ver los servicios que tiene activos un determinado
agente en ese momento, información que se actualiza constantemente y que nos
permite conocer información de gran interés en tiempo real.

81
Figura 60: Consulta de servicios publicados con la herramienta DF GUI
4.2.5. Sniffer agent
Otra de las grandes herramientas de la interfaz de JADE es el Sniffer Agent. A través
de este agente, un usuario puede realizar un “sniff” de un agente o de un grupo de
agentes, con lo que todos los mensajes que viajan hacia o desde el agente sobre el que
se realiza el “sniff” es inspeccionado y mostrado en dicha interfaz. Todos los mensajes
que viajan pueden ser inspeccionados e incluso almacenados en el disco. El usuario
puede también inspeccionar todos los mensajes y almacenarlos en un fichero para su
posterior análisis y depuración.
Esta herramienta puede ser lanzada desde el menú “Tools”->”Sniffer Agent” o
desde la línea de comandos a través del siguiente código:
Java jade.Boot sniffer:jade.tools.sniffer.Sniffer
La siguiente figura muestra una captura de dicha interfaz:

82
Figura 61: Herramienta SnniferAgent
4.2.6. Introspector Agent
Esta herramienta permite monitorizar y controla el ciclo de vida de un agente que
esta en ejecución. Aquí podemos encontrar información muy útil, pudiendo hace un
debug a cada uno de los agentes de nuestra plataforma. Para ejecutarlo, debemos ir a
“Tools”->”Instrospector Agent”.
En la interfaz que se nos muestra podemos hacer un debug individual a cada uno de
los agentes que tenemos en ejecución. Para ello solo debemos seleccionar uno de los
agentes que nos aparece en la lista de la izquierda y con el botón de la derecha
seleccionamos “Debug On”. Nos aparecerá una ventana con la siguiente información:
Current state: estado en el que se encuentra el agente actualmente
Incoming Messages: Lista de los mensajes recibidos por el agente en cuestión.
Outgoing Messages: Lista de los mensajes que ha enviado un determinado
agente

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Behaviours: Esta es la información más importante de la herramienta, en la que
podemos ver cuales son los comportamientos que tiene activos un agente en
un determinado instante.
En la siguiente imagen podemos ver una captura de pantalla con la información que
acabamos de explicar.
Figura 62: Herramienta Introspector Agent
4.3. Distribución de la aplicación en varios PCs
Uno de los aspectos más importantes en la utilización de la librería JADE es la
facilidad que proporciona para distribuir la aplicación a través de la red. Podemos
distribuir fácilmente nuestros agentes en varios computadores, con lo que la
escalabilidad de una determinada aplicación está garantizada.
Al distribuir una aplicación, el host principal crearía los agentes AMS, DF y RMA en
su contenedor principal o “Main-Container”, añadiendo el resto de host un nuevo
contenedor que se comunicaría con éste.
Como podemos observar solo tendremos una instancia de los agentes AMS y DF por
lo que, cuando un robot en un contenedor remoto hace una búsqueda de un
determinado servicio, se conectará a través de la red con el contenedor principal y a su
vez con el agente DF. De esta forma, mientras la aplicación se encuentra distribuida, la
publicación de los servicios está centralizada en el agente DF del host principal. El
aspecto que quedaría después de la distribución es el siguiente:

84
Figura 63: Contenedores en JADE
Lo primero que tenemos que hacer para distribuir la aplicación es seleccionar cual
es el host que albergará el contenedor principal. Este host no tendrá que hacer nada
especial, ya que son los otros host los que se conectan a éste, por lo que el
lanzamiento de los agentes no varía. Si solo queremos poner en marcha la aplicación
sin lanzar agentes para que esté disponible para conexiones remotas ejecutamos la
siguiente instrucción:
Java jade.Boot
Una vez tenemos el contenedor principal en ejecución, si queremos agregar un
nuevo host a esta arquitectura, debemos lanzar desde el nuevo host la siguiente
instrucción:
Java jade.Boot –host IPMainContainer –container
La opción –container le indica a JADE que tiene que iniciar un nuevo contenedor
en el mismo lugar que el contenedor principal. Podemos añadir la instrucción –port
númeroPuerto para seleccionar el puerto por el que queremos que se realice la
conexión. De lo contrario, JADE tomará el puerto por defecto, que en este caso es el
1099. Además, para que la distribución pueda funcionar sin problemas es necesario
indicar a nuestro cortafuegos y/o antivirus que permita las conexiones entrantes y
salientes en el puerto en cuestión, ya que de lo contrario no permitirá el intercambio
de datos y la distribución fallará.

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Si todo ha funcionado bien en la interfaz del host principal podemos ver la
conexión de los contenedores remotos.
Figura 64: Aplicación distribuida en JADE
4.4. Java Threads: Concurrencia en Java.
Una de las principales características que se ha utilizado de la programación en
JAVA es la creación de hilos de ejecución (también conocidos como Threads) para
posibilitar la ejecución de tareas concurrentes, tanto en el robot como en los agentes
(que se ha solucionado utilizando un comportamiento ThreadedBehaviour).
La máquina virtual de Java (JVM) es un sistema multi-thread. Es decir, es capaz de
ejecutar varias secuencias de ejecución (programas) simultáneamente. La diferencia
básica entre un proceso de Sistema Operativo y un Thread Java es que los Threads
corren dentro de la JVM, que es un proceso del Sistema Operativo y por tanto
comparten todos los recursos, incluida la memoria y las variables y objetos allí
definidos. A este tipo de procesos donde se comparte los recursos se les llama a veces
'procesos ligeros' (lightweight process). Java da soporte al concepto de Thread desde
el mismo lenguaje, con algunas clases e interfaces definidas en el paquete java.lang y
con métodos específicos para la manipulación de Threads en la clase Object. Desde el

86
punto de vista de las aplicaciones los threads son útiles porque permiten que el flujo
del programa sea divido en dos o más partes, cada una ocupándose de alguna tarea.
Para la mayor parte de las aplicaciones programadas ha sido necesario el
conocimiento y el manejo de varios hilos de ejecución. Por ejemplo, si la idea es que el
robot siga un comportamiento o una rutina y a causa de un cambio externo al robot y
detectado por el ordenador, se desea modificar el comportamiento del mismo, se
necesitará al menos dos hilos de ejecución en el robot: uno que lleve a cabo la rutina y
otro que cada pequeño intervalo de tiempo escuche al ordenador para saber si debe
cambiar su rutina debido a algún cambio externo a él. Estas técnicas se han utilizado
en las dos aplicaciones que detallamos a continuación
4.5. Aplicación I: Robots limpiadores.
El hombre, durante toda su existencia, ha convivido con el deseo de crear máquinas
capaces de realizar tareas que le facilitasen el trabajo. Por esta razón, la primera
aplicación que se ha llevado a cabo ha seguido por esta línea, buscando un modelo
autónomo que se encargara de coordinar dos o más robots para realizar la limpieza de
un determinado espacio. Este modelo holónico proporciona las directivas de
comportamiento a seguir por cada uno de los robots limpiadores, consiguiendo que se
coordinen entre ellos para así alcanzar un objetivo común, que en este caso sería
mantener su espacio libre de manchas (pelotas).
4.5.2. Descripción del escenario
El escenario concreto que se ha utilizado para realizar las distintas pruebas consiste
en una superficie de 130 cm de anchura y 170 cm de largura. En ella, se han
introducido dos robots, los cuales se encargan de la limpieza de una determinada zona
de la superficie. En concreto, un robot tiene asignada la zona norte mientras el otro se
encarga de la zona sur. La distribución de robots en la superficie se puede apreciar en
la siguiente imagen:

87
Figura 65: Escenario aplicación robots limpiadores
Para este ejemplo concreto se han utilizado los robots LEGO NXT con la versión de
firmware LejOS, garantizando así la completa compatibilidad entre los robots y la
plataforma de agentes JADE, funcionando todos ellos bajo el lenguaje de programación
de alto nivel JAVA.
En el problema se ha introducido también una cámara cenital que está
constantemente (a intervalos regulares de tiempo) obteniendo imágenes del
escenario, a partir de las cuales se extrae toda la información necesaria. En concreto, la
información que nos proporciona dicha cámara es utilizada para conocer en todo
momento cuáles son las coordenadas reales de cada uno de los robots, así como la
aparición en el escenario de nuevas manchas/pelotas, lo que nos permite comunicar al
robot la aparición de estas y poder activar así sus comportamientos.
4.5.3. Captura y procesamiento de imágenes
Para el funcionamiento de la aplicación es necesario obtener toda la información
posible de las imágenes que nos proporciona la cámara cenital que tenemos instalada.
Para la obtención y filtrado de dichas imágenes se utiliza la librería OpenCV que
funciona bajo Java. Se trata de una librería de visión de código abierto desarrollada por
Intel bajo la licencia BSD. Es multiplataforma, con lo que puede funcionar en Windows,
Linux y MAC OS X. Esta implementación no es una versión completa como la que se
utiliza para otros lenguajes como C++, aunque tenemos acceso a todas las funciones
necesarias para obtener la información de cada una de nuestras capturas en tiempo
real. En concreto, las acciones que debe realizar el algoritmo encargado de controlar la
cámara son:

88
Obtener la posición y orientación de cada uno de los robots, para así poder
calibrar su posición constantemente.
Obtener la aparición de las manchas y sus coordenadas, con el fin de
informar al robot pertinente de que debe llevar a cabo su limpieza.
Para la detección de los robots se les ha añadido un triángulo de color naranja y
otro de color negro en la parte superior a modo de señuelo, con lo que realizando un
filtrado por color podemos averiguar de qué robot se trata y a que zona pertenece. Así
mismo, el triángulo isósceles posibilita también que podamos obtener cual es la
orientación del robot en todo momento
Se obtiene una respuesta rápida y en tiempo real frente a la aparición de las
manchas, ya que la cámara esté constantemente tomando capturas del escenario y
obteniendo la información. En nuestra aplicación en concreto se muestrea el escenario
cada 50 milisegundos. En cada uno de esos muestreos las acciones que realiza la
cámara son las siguientes:
1. Obtiene una captura del escenario
Figura 66: Captura del escenario
2. Realiza un filtrado de la imagen para eliminar toda la información no
relevante en nuestro objetivo.

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Figura 67: Filtrado de la imagen
3. Se obtienen cada uno de los bloobs.
Figura 68: Obtención de la información
4. Para cada uno de estos bloobs:
a. Se obtienen sus componentes RBG, con lo que podemos
discriminar si se trata de una mancha, del robot norte o del robot sur.
b. Se dibuja cada una de estas manchas en la interfaz para ayudar a
su procesamiento.
c. Para los robots, se obtienen no solo sus coordenadas, sino su
orientación a partir de la información que nos proporciona el triangulo
isósceles situado sobre ellos. La estrategia a seguir para conseguir la
orientación del robot es obtener el vector que va desde el centroide del

90
bloob (que en este caso es el triángulo isósceles) hasta el punto más
lejano de éste, que será el vértice de su ángulo desigual, el cual tiene la
misma orientación que el propio robot. Podemos ver una explicación
gráfica a continuación.
Figura 69: Calculo de la orientación
d. Una vez procesada toda la información, almacenamos tanto la
posición de los robots como la de las manchas. Esta información será
accedida por el agente que controla la cámara para conocer cual es el
estado del escenario y así avisar a los robots pertinentes.
4.5.4. Programación de los algoritmos
Para la programación del algoritmo que soluciona este problema se han
desarrollado varios agentes. En concreto, tenemos dos tipos de agentes, uno de ellos
para el control de la cámara y otro para el control de los robots.
4.5.4.1. AgenteCámara
El agente CamAgent se encarga de la obtención de imágenes de la cámara a través
de la librería OpenCV. Para cada una de estas imágenes, dicho holón se encarga
realizar el procesado y obtener sus bloobs, a partir de los cuales puede detectar la

91
posición y orientación de ambos robots, así como la aparición o no de nuevas
manchas. En el caso de que se encuentre alguna mancha, este agente realiza la
distribución del trabajo entre los agentes que controlan los robots siguiendo un
determinado patrón, encargándose de la distribución y coordinación de éstos.
El objetivo es crear un grupo de robots limpiadores que realizan sus tareas
independientemente, pero que sin embargo pueden colaborar entre si en momentos
específicos. En principio, cada uno de los robots debe encargarse de limpiar su propia
zona. Sin embargo, si se da la situación en que un determinado robot esta ocioso por
no tener manchas en su zona activa y, por el contrario, el otro robot tiene mucho
trabajo, el primer robot ayudaría a éste en la limpieza de su zona. Para ello, el agente
cámara realiza una búsqueda de servicios ofrecidos por los agentes siguiendo el flujo
que podemos ver en el siguiente diagrama:
Diagrama 1: Búsqueda de estados
Como podemos apreciar en diagrama anterior, se prioriza que cada robot limpie la
zona que le ha sido asignada mediante la búsqueda del servicio EsperaNorte o
EsperaSur. Si dicho servicio no está disponible significará que no hay ningún robot en
estado de espera, por lo que se buscará robots pertenecientes a otra zona en estado
ocioso que, en caso de estar disponibles, se desplazarían a esta zona para ayudar en la
limpieza de las manchas de otros robots. Si en este punto tampoco hay agentes que
ofrezcan el servicio necesario, se entregará la mancha al robot encargado de limpiar la
zona en la que ha sido encontrada.

92
4.5.4.2. AgenteLimpiador
Además del agente encargado de controlar la cámara, cada uno de los robots LEGO
NXT está controlado por un agente JADE. Este agente se comunica con el robot a
través de una conexión Bluetooth, mediante la cual se consigue enviar las acciones a
realizar de forma inalámbrica. Su función consiste en:
1. Esperar la recepción de una determinada mancha. En este estado el servicio
que oferta este robot sería Esperando[Sur, Norte].
2. Si se recibe una mancha se desplaza hasta sus coordenadas para realizar la
limpieza. Durante este proceso el robot actualiza su servicio a Limpiando[Norte,
Sur].
3. Una vez se ha realizado la limpieza comprueba si han recibido nuevas manchas.
En caso afirmativo volvería al punto 2 para realizar las tareas de limpieza.
4. Si, por el contrario, no ha recibido ninguna mancha, vuelve a su posición inicial,
actualizaría su servicio a Esperando[Norte, Sur], y vuelve de nuevo al punto 1.
A continuación podemos ver una sucesión de imágenes en las que se ilustra el proceso
que se ha comentado anteriormente.
Figura 70: Captura 1 Figura 71: Captura 2

93
Figura 72: Captura 3 Figura 73: Captura 4
4.5.4.3. Código robots
En este caso, el código que se ha implementado en cada uno de los robots se limita
a recibir y alcanzar cada una de las coordenadas donde aparece el objeto a limpiar,
dejando la parte de razonamiento y coordinación en el código de cada uno de los
agentes.
4.6. Aplicación II: Generación de convoyes
El objetivo de la presente aplicación es la generación de convoyes de robots LEGO
NXT, los cuales se desplazan a las coordenadas destino que se les ha indicado. Durante
su desplazamiento a una nueva posición, el convoy puede sufrir distintos cambios,
tanto en su trayectoria como en su estructura, perdiendo alguno de los robots que le
siguen si es necesario. Además, cada uno de los convoyes tiene asignado un nivel de
prioridad, el cual se utilizará a la hora de tomar decisiones como, por ejemplo, la
división del convoy por la aparición de otro más prioritario que éste y para el cual no
hay suficientes robots libres.
4.6.2. Descripción del escenario
Para la implementación de la aplicación se ha utilizado un espacio acotado por el
cual los robots pueden desplazarse libremente. Ocasionalmente, dentro de dicho
espacio pueden colocarse distintos obstáculos (a priori desconocidos por el convoy)
que tendrán que ser sorteados utilizando distintas técnicas de evasión de obstáculos.
En cuanto a los robots, de nuevo se comunican mediante la tecnología Bluetooth con
el PC, a través de la cual reciben las acciones a realizar por el comportamiento que
están ejecutando. Esta información también se utiliza para enviar información hacia el

94
PC como puede ser la presencia de un determinado obstáculo, la llegada de un convoy
a su destino o el nivel de batería.
Uno de los aspectos más importantes de la implementación que cabe destacar es la
escalabilidad, ya que podemos agregar tantos robots como queramos sin apenas
modificar el código, distribuyendo la aplicación en varios host si es necesario.
Figura 74: Escenario aplicación convoyes
En cuanto a los robots existen dos configuraciones con distinta sensorización, una
para el robot líder del convoy y otra para los robots seguidores
4.6.2.1. Configuración del robot líder del convoy
El robot líder del convoy, al ser el encargado de dirigir al resto de robots por el
escenario evitando cualquier tipo de colisión, va provisto de un sensor de ultrasonido
móvil, con el cual se puede obtener la distancia hacia un cierto obstáculo desde
distintos ángulos. Esta configuración es necesaria para la implementación de los
algoritmos de evasión de obstáculo que se explicarán más adelante.

95
Figura 75: Configuración robot líder
4.6.2.2. Configuración del robot seguidor
El robot seguidor es aquel cuya única función se limita a seguir a un líder o a otro robot
seguidor, por lo que su sensorización se limita a incorporar una cámara NXTCam, la
cual es capaz de detectar colores y devolver su posición relativa. En nuestro caso, el
color que se ha programado es el rojo, por esto todos los robots poseen en la parte
trasera una especie de señuelo rojo, el cual es utilizado por el robot seguidor para
ejecutar su algoritmo de persecución.

96
Figura 76: Configuración robot seguidor
4.6.3. Programación del algoritmo
En la programación de la aplicación se ha buscado añadir la funcionalidad necesaria
para dotar a los convoyes de la autonomía y capacidad de negociación necesaria para
responder a diversas situaciones, en las que se requiere toma de decisiones y
colaboración entre varios robos o convoyes.
4.6.3.1. AgenteLider
Este agente se encarga del control del robot líder, controlando a un determinado
robot para que ejerza las acciones propias de un líder del convoy. En concreto, este
agente realiza las siguientes funciones:
1. Creación de un convoy, después de recibir una determinada solicitud y de
comprobar la disponibilidad de los robots seguidores que se requieren. Si hay
suficientes robots seguidores en estado SeguidorEsperando se creará
directamente. Sino, buscará un convoy menos prioritario con el número de
robots suficientes para crear el nuevo convoy. Si lo hay, solicitará estos robots a
su agente líder, sino espera una nueva solicitud.

97
2. Desplazamiento a las coordenadas destino evitando los posibles obstáculos que
puedan aparecer en la trayectoria.
3. Negociación y cesión de robots en caso de aparición de un nuevo convoy más
prioritario.
4. Negociación con el resto de robots del abandono del convoy por un
determinado robot al no tener batería suficiente para proseguir.
Además de los comportamientos propios para la realización de estas acciones, se
han definido dos comportamientos de tipo ThreadedBehaviour, los cuales se ejecutan
en un hilo dedicado de forma concurrente al resto de comportamientos. Estos dos
comportamientos se encargan del manejo de la interfaz Bluetooth: uno se encarga del
envío de datos y el otro de la recepción, para evitar problemas que se comentan en
secciones posteriores.
4.6.3.2. AgenteSeguidor
El agente seguidor posee los comportamientos necesarios para formar un
determinado convoy cuando éste sea solicitado. Su funcionalidad se resume
básicamente en tres tipos distintos de acciones:
-Crear y seguir un determinado convoy.
-Escuchar posibles solicitudes del robot líder para abandonar el convoy actual y formar
parte de uno más prioritario.
-Conocer continuamente el estado de la batería y decidir si tiene que abandonar el
convoy, solicitando al robot líder su abandono y esperando confirmación por parte de
este.
Del mismo modo que en el caso anterior, se han definido dos comportamientos de
tipo ThreadedBehaviour para la recepción y envío de datos a través del túnel
Bluetooth.
4.6.3.3. AgenteSolicitador
Este agente se limita a solicitar un determinado número de convoyes con una
prioridad entre los valores 1 a 9, siendo prioridad 1 la prioridad más alta y 9 la menos
prioritaria.
Su funcionamiento se basa en recibir, por parte de una capa superior, la solicitud de
una creación de convoy. Es en este momento cuando el AgenteSolicitador busca

98
holones con el servicio LiderEsperando para solicitar la creación de un robot con las
características requeridas.
4.6.3.4. Programación de los robots
La programación de los robots ha sido menos laboriosa que la de los agentes, ya
que son estos últimos los encargados de llevar a cabo la coordinación entre los robots.
El robot es capaz de satisfacer todas las necesidades del agente que lo controla y
adaptarse a las situaciones cambiantes que le afectan. Para ello se han creado un
código que controla al robot líder y otro que controla al robot seguidor.
En concreto, las acciones que puede realizar un robot líder y que son recibidas a
través de la interfaz Bluetooth son las siguientes:
CalibrarRobotLider: Este método se encarga de informar al robot de cual es
su situación actual (posición y orientación) al iniciar la aplicación.
IniciarConvoy: Con esta orden se sitúa al robot líder en la posición necesaria
para comenzar a construir un convoy. Las coordenadas en las que se creará
también las recibe desde su agente.
IrADestino: Mueve el robot líder a cada uno de los destinos que ha recibido,
informando de las posibles situaciones que pueden suceder (aparición de
obstáculos, fin de la navegación).
EvitarObstaculo: Después de localizar un obstáculo en el escenario y
trayectoria del robot, este código se encarga de realizar la evasión del
obstáculo, pudiendo elegir entre el algoritmo Bug2 y VFH.
IrAConvoy: En este caso, el robot se desplaza hasta un nuevo convoy por ser
más prioritario y no disponer de los robots necesarios para su creación. En
este método se realiza también evasión de posibles obstáculos.
Parar: Se limita a detener el convoy para satisfacer necesidades como la
aparición de un convoy más prioritario, el agotamiento de la batería de un
robot seguidor, etc.
Por su parte, el robot seguidor puede realizar las siguientes acciones:
CalibrarRobotSeguidor: De forma análoga al robot líder, este método calibra
al robot indicándole su posición inicial y sus coordenadas dentro del
escenario.

99
IrAConvoy: Mueve el robot seguidor hasta su posición en el convoy para que
pase a formar parte de éste.
SeguirConvoy: Código que se encarga de desplazar el robot en el escenario
siguiendo a su predecesor. Este método se explica en profundidad en la
sección siguiente.
Parar: Detiene al robot para satisfacer situaciones como el agotamiento de
batería, la aparición de un convoy más prioritario, etc.
GetPosiciónRobot: Este método devuelve cuales son las coordenadas y
orientación del robot sobre el que se ejecuta. Es necesario para que, si
aparece un convoy mas prioritario, el nuevo robot líder pueda calcular la
posición a la que debe acudir para crear el nuevo convoy.
Giro: Realiza un giro de 180º sobre si mismo para que el robot que lo ejecuta
pase a formar parte de un nuevo convoy más prioritario.
AbandonoBatería: Si se da la situación en la que un robot no tiene la
suficiente batería para continuar, se ejecutará este comportamiento para
conseguir que el robot pueda abandonar el convoy.
En ambos casos, tanto para el robot líder como para el robot seguidor, se ejecutan
concurrentemente los hilos encargados de escuchar la interfaz Bluetooth.
4.6.3.5. Programación de la cámara NXTCam
Para dotar a los robots seguidores de la capacidad de seguir a un determinado
robot se ha utilizado el sensor NXTCam. Este sensor realiza capturas a través de su
objetivo para más tarde procesarlas. Básicamente lo que hace es buscar en la imagen
zonas con el color o los colores que se le han programado para luego devolverlos en un
vector, añadiendo a cada muestra información útil para su procesamiento. En nuestro
caso, la cámara ha sido programada para obtener objetos de color rojo, ya que serán
las marcas que poseerán cada uno de los robots en su parte trasera. Para ello,
debemos de seguir estos pasos:
1. Conectamos la cámara al PC, lanzar la aplicación NXTCamView y pulsamos el
botón “Connect”.
2. En este punto ya tenemos la cámara conectada al PC y podemos tomar
capturas, así que enfocamos la cámara a la zona o color de interés y
presionamos el botón “Capture”.

100
3. Sobre la imagen obtenida, seleccionamos el color que queremos que la cámara
detecte y ajustamos los umbrales a nuestro antojo, permitiendo así un mayor
margen de detección (por si cambian variables externas como la luz ambiente,
etc.).
4. Una vez establecidos los colores, y con el fin de que la cámara sea capaz de
obtener la información de dicho color, guardamos el color en cuestión
presionando el botón “Upload”.
5. Para comprobar el correcto funcionamiento podemos lanzar la opción de
“Tracking” y ver como detecta el color programado. En la siguiente imagen se
muestra una captura de la aplicación.
Figura 77: Aplicación NXTCamView
Una vez configurada la cámara explicaremos la estrategia que se ha seguido. El
robot seguidor es capaz de seguir un determinado robot (con el correspondiente
señuelo rojo) adaptando su velocidad a la del robot guía, aumentando la velocidad si
detecta que se aleja el señuelo, deteniéndose si se detiene el señuelo y realizando
giros para evitar perder el señuelo.
La cámara se ha instalado inclinada hacia delante, con lo que, después de obtener el
centroide de la marca, tenemos los siguientes casos:

101
a) La marca se detecta en la parte superior de la imagen, lo que indica que se
está alejando y que conviene aumentar la velocidad de las ruedas en función
de la distancia.
b) Si la marca se detecta en la parte inferior de la imagen significará que el
robot esta cerca, con lo que conviene reducir la velocidad o incluso detener
los motores.
c) Si el señuelo se desplaza a uno de los lados será necesario modificar la
velocidad de las ruedas para realizar giros, a mayor velocidad de giro cuanto
mayor sea el desplazamiento lateral de la marca.
Podemos tener simultáneamente dos casos, por ejemplo, que la marca aparece en
una esquina superior, con lo que será necesario realizar un giro pero aumentando
también la velocidad lineal para no perder el robot predecesor.
4.6.3.6. Algoritmos de evasión de obstáculos
Los algoritmos de evasión de obstáculos se encargan de cambiar la trayectoria del
robot en base a la información que reciben de sus sensores durante el desplazamiento
y con el fin de evitar posibles colisiones. La respuesta del robot en este aspecto debe
ser tomar una decisión en función de la lectura de sus sensores y de la posición
destino. En esta aplicación se han implementado dos algoritmos de evasión de
obstáculos, pudiendo el robot líder elegir entre cualquiera de ellos dos. En concreto,
los algoritmos que se han desarrollado son:
-Bug2: Es el algoritmo que más ampliamente se utiliza en el campo de la robótica
móvil. Representa una técnica en la que solo la lectura actual de los sensores afecta a
la hora de tomar decisiones, con lo que su estrategia se basa en detectar un obstáculo
para entonces bordear su contorno. El algoritmo finaliza inmediatamente cuando es
posible moverse directamente a la posición destino sin producir una colisión, es decir,
cuando el robot se encuentra orientado hacia su posición destino de nuevo y ya no hay
ningún obstáculo que impida su circulación. En la siguiente imagen podemos observar
cual sería la trayectoria a seguir con un obstáculo dado:

102
Figura 78: Algoritmo de evasión Bug2
-Vector field histogram (VFH): Algoritmo desarrollado por J.Borenstein y Y.Koren. El
principal inconveniente del algoritmo anterior es que toda decisiones a cada instante
teniendo en cuenta únicamente las últimas lecturas de sus sensores. El algoritmo VHF
soluciona este problema creando una especie de mapa local del entorno del robot. Su
funcionamiento se basa en construir un histograma a partir de los datos que lee de sus
sensores, calculando su dirección a partir de esta información. En concreto, se aplica
una función de coste para cada una de las opciones, eligiendo siempre la de menor
coste. La función de coste es la siguiente:
G= a*direcciónObjetivo + b*orientaciónActualRobot + c* orientaciónAnteriorRobot
En la formula, el término ‘a’ toma valores mucho mayores que el resto, con lo que
se busca minimizar los cambios de trayectoria y alcanzar el destino por la ruta más
corta. En nuestro caso, los valores de a, b y c eran 10, 2 y 2 respectivamente.

103
Figura 79: Algoritmo de evasión VFH
4.6.3.7. División de convoyes
Una de las características que presenta la aplicación es la posibilidad de dividir un
determinado convoy durante su desplazamiento si aparece un convoy con una
prioridad mayor. Esta condición se hace verdadera cuando un líder necesita crear un
convoy y no hay suficientes robots seguidores en estado de espera, con lo que
necesitará solicitar robots a otro convoy que, aunque se ha creado con anterioridad a
este, tiene una prioridad menor. La negociación de los robots que forman un
determinado convoy es realizada por ambos líderes siguiendo el siguiente patrón:
1. El nuevo líder pregunta a todos los convoyes su longitud y prioridad, para así
poder seleccionar a uno de ellos, siendo el elegido aquel que tenga los
suficientes robots y una prioridad menor.
2. Una vez seleccionado, informa al líder de dicho convoy la cantidad de robots
que necesita.
3. Este envía un mensaje a cada uno de los robots que deben abandonar el
convoy para que dejen de ejecutar el comportamiento de seguidores. Así
mismo, solicita las coordenadas al último de ellos.

104
4. Informa al nuevo líder de las coordenadas del último robot que forma el convoy
para que pueda ir a buscarlos.
5. El nuevo líder calcula a que coordenada debe acudir para posicionarse justo
detrás del último robot (a unos 25 cm de distancia más o menos) y, una vez la
ha alcanzado, avisa al robot líder de ello. Para obtener la coordenada exacta a
la que acudir el agente calcula, en función de la orientación y la posición del
último robot del convoy, su posición de acuerdo a la siguiente fórmula:
incX = Math.sin (angulo * Math.PI / 180) * 25 ; //ángulo en radianes
incY = Math.cos (angulo * Math.PI / 180) * 25 ;
xDestino = xUltimoRobot - incX ;
yDestino = yUltimoRobot - incY;
Figura 80: Cálculo de la posición destino
6. El antiguo robot líder informa a los robots que deben abandonar el convoy que
deben realizar un giro de 180º para así pertenecer al nuevo convoy. Estos,
cuando han acabado de dar el giro y están preparados, avisan al viejo líder y
ejecutan de nuevo el comportamiento de seguidores.
7. Una vez todos los robots están preparados el viejo líder informa al nuevo de
que está todo listo, con lo que los dos empiezan a moverse en dirección a sus
coordenadas objetivo.
8. Cada uno de los líderes actualiza su información acerca de los robots que
forman el convoy.

105
A continuación podemos ver una serie de capturas que ilustran este proceso.
Se ha resuelto también la situación en la que puede aparecer un obstáculo en el
trayecto de un robot líder mientras éste se desplaza a un convoy menos prioritario
para robar robots. En este caso, el algoritmo de evasión de obstáculos utilizado es el
mismo. Sin embargo, es necesario comprobar que el obstáculo que se detecta no sea
el propio robot que se está intentando alcanzar. Para evitar ejecutar el algoritmo de
evasión de obstáculos en esta situación lo que hace el robot es comprobar cual es su
distancia a la posición destino mediante la siguiente formula:
Distancia = √ ( (xActual – xDestino)² + (yActual – yDestino)² )
Si la distancia es menor de 30 cm indicará que esta cerca de su posición destino, con
lo que el objeto que se está detectando es el propio robot que se quiere que forme
parte del convoy, con lo que en este caso no se lanzaría el comportamiento de evasión
de obstáculos. De lo contrario, significaría que se ha detectado un obstáculo que
conviene ser evadido.
4.6.3.8. Abandono del convoy por batería agotada
Actualmente, la duración de las baterías es uno de los principales problemas que
padecen todos los dispositivos, ya sean móviles, portátiles, reproductores de MP3 o
robots. Este fenómeno ha desembocado en un reto de la ciencia actual y que consiste
en prolongar la duración de dichas baterías el máximo tiempo posible.
Este problema tampoco es ajeno a los robots Lego NXT. Por este motivo, el
problema que hemos abordado contempla posibles problemas que pueden aparecer
durante la ejecución de la aplicación, proporcionando una solución. En concreto, se ha
resuelto el problema que puede aparecer si un robot seguidor se queda sin batería
durante su pertenencia a un convoy, ya que no solo él dejaría de seguir al convoy, sino
que todos los robots que estuviesen detrás suyo perderían el convoy. En este caso
todos los robots posteriores al que agota su batería se detendrían detrás de éste
mientras el líder desconocería por completo esta situación.
Para solucionar esta situación, cada uno de los robots está monitorizando (a
intervalos regulares de tiempo) cual es el estado de su batería. Si se da la situación de
que un robot posee poca carga se pondría en contacto con su líder para abandonar el
convoy y seguir con el resto de robots. El proceso de comunicación que se seguiría en
este caso es el siguiente:
1. El robot con problemas de batería informa a su líder de su estado de baja carga.

106
2. El líder detiene el convoy y envía un mensaje de finalización de
comportamiento de seguidor al robot inmediatamente posterior al que no
tiene batería.
3. El líder envía un mensaje de confirmación al robot con baterías agotadas de
que puede abandonar el convoy.
4. Una vez abandonado el convoy, el robot líder le comunica al robot posterior al
que no tenía batería que ejecute de nuevo el comportamiento seguidor, con lo
que avanzará hasta la posición del anterior robot.
5. Una vez formado de nuevo el convoy el robot líder sigue desplazándose hacia
sus coordenadas objetivo.
4.7. Problemas encontrados y soluciones
A continuación detallaremos los problemas que se han encontrado a lo largo de la
implementación y las soluciones que se han llevado a cabo para solventar dichas
situaciones.
4.7.1. Problemas por luz ambiental
El principal inconveniente que se ha encontrado al realizar la implementación de los
robots limpiadores ha sido el comportamiento de la cámara cenital. En concreto,
dependiendo de las condiciones de luz, se modificaba la respuesta de la cámara
pudiendo no detectar alguna de los estados. Los principales casos que se han dado es
la no detección de una mancha (al tratarse de objetos pequeños es más fácil perder su
posición) y la detección errónea de alguno de los robots, devolviendo una orientación
que no es la real y causando un mal comportamiento.
La posición de los tubos de luz artificial y las ventanas que dejan pasar gran cantidad
de luz ambiental han sido las principales culpables de dichas situaciones.
Una de las soluciones era modificar el algoritmo para que trabajara con dos
capturas y calculara la diferencia absoluta entre ellas. Una de las imágenes se tomaría
antes de colocar los robots en el escenario, la cual se almacenaría internamente. La
otra captura sería la que se captura constantemente mientras los robots están
trabajando. El método se basa en restar la diferencia entre ambas imágenes, con lo
que, en la imagen resultado de dicha resta, únicamente tendríamos la información
correspondiente a los robots y las manchas. Así, se eliminan los problemas de las luces,
ya que se restarían con la primera imagen y el algoritmo funcionaría correctamente en
cualquier situación.

107
OpenCV dispone de una función llamada AbsDiff() la cual, si se le proporcionan las
dos imágenes, devuelve la diferencia absoluta entre ellas. Con este procedimiento se
conseguirían eliminar los posibles errores por luces y se conseguiría un algoritmo
mucho más robusto. En la siguiente imagen podemos ver una captura de dicho
funcionamiento:
Figura 81: Ejemplo de función AbsDiff()
4.7.2. Conexión Bluetooth y Threads
Uno de los principales problemas encontrados durante la implementación de la
aplicación ha sido la compartición de la conexión Bluetooth por los distintos Threads,
tanto en el software que se ejecuta en los agentes como en el que se ejecuta en los
robots. En concreto, cuando dos o más hilos de ejecución están escuchando
simultáneamente la interfaz Bluetooth a la espera de una determinada acción, solo
uno de los hilos recibe la información. En concreto, solo el hilo que ha comenzado a
escuchar antes en la tubería recibirá la información. Esta información, al no ser la
esperada por un hilo en concreto se descartaría, con lo que el hilo que realmente esta
esperando para la recepción de esta nunca la recibiría, siendo esto uno de los motivos
de los errores que han ocurrido a lo largo del proyecto.
En concreto, en un mismo instante de tiempo, uno de los robots puede estar
escuchando por su interfaz Bluetooth información con distintos fines y en distintos
hilos de ejecución, como puede ser:
- Escucha de la orden de detención de división del robot por la aparición de un
convoy más prioritario que este.
- La escucha de la orden de detención por el abandono de un robot por
agotamiento de baterías.
- Recepción de un nuevo paquete con las coordenadas a seguir.
La solución que se ha llevado a cabo consiste en la implementación de un objeto
donde almacenar la información y un par de hilos, uno para la recepción de datos y
otro para el envío. El hilo de recepción se encarga de estar constantemente
escuchando la tubería de llegada de información y almacenarla en la cola

108
perteneciente. Por su parte, el hilo de envío se encarga de comprobar si la cola no esta
vacía, para entonces obtener el valor y enviarlo por la interfaz Bluetooth.
Por su parte, el hilo de ejecución que necesitaba recibir algún tipo de dato lo que
hace es consultar al objeto que almacena toda la información recibida. Si encuentra
información destinada a él obtiene su valor y la elimina de la cola de recepción, para
que no sea utilizada por otro hilo de ejecución erróneamente.

109
5.- CONCLUSIONES
A la finalización del presente proyecto se han conseguido alcanzar todos los
objetivos que se habían propuesto y los cuales se describen en el primer apartado de
la memoria. A través de este desarrollo se ha logrado obtener los modelos holónicos
necesarios para el control de organizaciones de robots, realizando tareas de forma
sincronizada y colaborativa. Esta organización es capaz de reorganizarse en tiempo de
ejecución para obtener de la mejor forma posible los objetivos que han sido
establecidos, todo ello mediante la ejecución de los comportamientos y del
intercambio de mensajes necesarios.
Además, se ha documentado toda la información necesaria para poder ejecutar una
plataforma agente, facilitando la futura ampliación de algunas de las aplicaciones
implementadas. También se ha especificado el uso de la interfaz de administración de
JADE, a partir de la cual podemos controlar nuestras plataformas, inicializar o detener
agentes, consultar los posibles estados y servicios y se han descrito los pasos
necesarios para realizar tanto la depuración como la distribución de una aplicación
basada en agentes.
La utilización de la plataforma JADE en el ámbito de la robótica proporciona
numerosas ventajas. Entre las más importantes tenemos:
- Facilita la colaboración y autonomía de robots en un determinado entorno,
permitiendo que se adapten al medio en el que trabajan a partir de los
comportamientos disponibles en cada uno de los agentes.
- Permite implementar aplicaciones con un alto grado de escalabilidad y de
distribución en la red. El sistema se puede ampliar fácilmente distribuyendo los
agentes en varios computadores de una misma red.
- Al estar basada en el lenguaje de programación Java ofrece todas las ventajas de
este lenguaje de programación. Al tratarse de un lenguaje multiplataforma
podemos ejecutar nuestros agentes en cualquier sistema operativo (Windows,
Linux y Mac) que disponga de la maquina virtual de Java.
Como futuros proyectos se propone la integración de otro tipo de robot móvil en la
aplicación, dejando la parte de inteligencia artificial al agente Jade, el cual se
programaría con JADE, y que se puede comunicar con un robot mediante distintas
conexiones (Bluetooth, Wi-Fi, ZigBee, etc.). En el robot solo sería necesario reescribir
las funciones que controlan el robot, teniendo en cuenta el lenguaje de programación
adecuado la configuración del robot.

110
6.- BIBLIOGRAFÍA
[1] Oracle Java. http://www.oracle.com/technetwork/java/index.html
[2] LeJOS: Java for Lego Mindstorms. http://lejos.sourceforge.net/
[3] Wikipedia. http://es.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Portada
[4] OPENCV: Processing and Java Library.
http://www.ubaa.net/shared/processing/opencv/
[5] JADE. http://jade.tilab.com/
[6] Wikispaces: Programación JADE.
http://programacionjade.wikispaces.com/Comunicaci%C3%B3n
[7] La plataforma de agentes JADE. Botía, Juan A.
ants.dif.um.es/juanbot/page_files/escuelaAgentes2005jade.pdf
[8] Agents. Vaucher, Jean.
http://www.iro.umontreal.ca/~vaucher/Agents/Jade/primer4.html
[9] JADE API. http://jade.tilab.com/doc/api/
[10] Diseño y programación de algoritmos para robots móviles. Soriano, Ángel.
[11] Una metodología multi agente para sistemas holónicos de fabricación. Giret,
Adriana.
[12] An Introduction to Software Agents. Bradhsaw, J. M.
[13] Multiagent Systems. Weiss, G.
[14] Historia de la robótica: de Arquitas de Tarento al robot Da Vinci.
Sánchez Martín, F.M., Millán Rodríguez, F., Salvador Bayarri, J., Palou Redorta, J.,
Rodríguez Escovar, F., Esquena Fernández, S., Villavicencio Mavrich, H.
[15] MindSensors. http://www.mindsensors.com
[16] leJOS Forums, Java for LEGO Mindstorms. http://lejos.sourceforge.net/forum/
[17] Developing Multi-Agent Systems with JADE. Luigi Bellifemine, F., Caire, G.,
Greenwood, D. ISBN: 978-0-470-05747-6

111
[18] Desarrollo de agentes software. Fernandez, C., Gómez, J., Pavón, J.
www.fdi.ucm.es/profesor/jpavon/doctorado/sma.pdf
[19] Software Agents: An overview. Hyacinth, N.
http://agents.umbc.edu/introduction/ao/
[20] Running JADE under Eclipse.
http://wrjih.wordpress.com/2008/11/29/running-jade-under-eclipse/
[21] Robots industriales.
http://cfievalladolid2.net/tecno/cyr_01/robotica/industrial.htm
[22] Las generaciones de la robotica y la informática industrial.
http://orbita.starmedia.com/~eniak/genera.htm
[23] Introduction to autonomous mobile robots. Siegwart, R., NourBakhsh, I.,
[24] Enfoque holónico basado en agentes para el control de organizaciones de
robots móviles. Cervera, A., Soriano, A., Gómez, J., Valera, A., Valles, M., Giret, A.
Jornadas de Automática 2011, Sevilla.
[25] Application and evaluation of Lego NXT tool for Mobile Robot Control. Valera,
A., Vallés, M., Marín, L., Soriano, A., Cervera, A. International Federation of
Automatic Control. Congreso Milan, Italia, 2011.

112
Anexo A. Programación de agentes con comportamientos
En este anexo se explicará detalladamente cual es el procedimiento a seguir para
implementar un agente que ejecuta un comportamiento con el código que nosotros
necesitemos.
Para implementar un determinado agente en la plataforma JADE es necesario crear
una clase de Java que extienda de la clase jade.core.Agent y darle código al método
setup(), el cual se ejecutará al lanzar nuestro agente. A continuación podemos ver un
ejemplo:
import jade.core.Agent;
public class demo extends Agent{
protected void setup(){
//Aqui introducimos el código que debe ejecutar nuestro agente
System.out.println(“Hello World!”);
}
}
Este ejemplo mostrará por pantalla el mensaje “Hello World” y terminará su
ejecución.
Un agente debe ser capaz de tener las capacidades necesarias para responder a los
posibles eventos externos que aparecen. Si queremos que nuestro agente ejecute un
determinado comportamiento debemos primero darle código. Para ello, dentro de la
clase donde hemos implementado el método Setup(), creamos una nueva clase, la cual
en este caso deberá extender a la clase que implementa el tipo de comportamiento
que necesitamos. Si queremos un comportamiento que solo se ejecute una vez
debemos extender de la clase jade.core.behaviours.OneShotBehaviour. Si por el
contrario queremos que se ejecute de forma cíclica extenderíamos de la clase
jade.core.behaviours.CyclicBehaviour. Cuando se invoca un determinado
comportamiento se ejecuta se método action(), por lo que es aquí donde debemos
incluir nuestro código. A continuación mostramos un ejemplo de este desarrollo:
private class ComportamientoEjemplo extends OneShotBehaviour{
public void action(){
//Aquí el código del comportamiento
System.out.println(“Soy un comportamiento!”);

113
}
}
Éste comportamiento mostraría por pantalla el mensaje “Soy un comportamiento!”.
Para añadir este comportamiento a la pila de comportamientos de un determinado
agente debemos llamar al método addBehaviour() de la siguiente forma:
addBehavior(new ComportamientoEjemplo());
El planificador de comportamientos sigue un algoritmo Round-Robin, ejecutando el
primer comportamiento de la cola y siguiendo hasta llegar al último. Si por ejemplo
añadimos esta ultima instrucción al método setup() del agente que hemos definido
más arriba y lo ejecutamos lo que obtendríamos por pantalla sería lo siguiente:
Hello World!
Soy un comportamiento!
Si, en lugar de extender de la clase OneShotBehaviour extendemos el
comportamiento de la clase CyclicBehaviour el comportamiento se añade a la pila de
comportamientos automáticamente cada vez que finaliza su ejecución, por lo que en
nuestro caso lo que obtendríamos por pantalla sería lo siguiente:
Hello World!
…
También se pueden eliminar comportamientos de la cola de comportamientos con
el método removeBehaviour(). Como se puede observar este comportamiento se
ejecuta en el mismo hilo que el método setup(), por lo que hasta que no finalice la
ejecución de éste no se empieza a ejecutar el código del comportamiento. Si, por el
contrario, lo que queremos es ejecutar un comportamiento de forma concurrente,
será necesario que este sea invocado en un nuevo hilo. Para ello, este comportamiento
deberá hacer uso de la clase jade.core.behaviours.ThreadedBehaviourFactory e invocar
al método wrap(), el cual se encarga de lanzar el comportamiento. Para ejecutar el
comportamiento anterior en un nuevo Thread hacemos lo siguiente:

114
private ThreadedBehaviourFactory hiloComportamiento = new
ThreadedBehaviourFactory();
addBehaviour(hiloComportamiento.wrap(new ComportamientoEjemplo()));
De esta forma, se creará un nuevo hilo de ejecución para ejecutar el
comportamiento ComportamientoEjemplo.
Estos comportamientos son los que más se han utilizado a lo largo del proyecto. Si
lo necesitamos podemos encontrar más información acerca de la invocación de
distintos tipos de comportamientos en la guía de programación avanzada de JADE, la
cual se descarga directamente desde el siguiente enlace:
http://jade.tilab.com/doc/programmersguide.pdf
Para el lanzamiento de cada uno de nuestros agentes podemos utilizar dos
métodos, desde la interfaz de administración (como se explica en la sección 4.2.1) o
mediante código Java. El código que tenemos que utilizar en este segundo caso, y que
se complementa con la sección 4.1.5.2 (donde explica el lanzamiento de agentes
mediante Eclipse), es el siguiente:
AgentContainer aContainer = getContainerController();
AgentController aController;
try {
String sName = "";
synchronized(this) {
/*Establecemos el nombre de nuestro agente en la variable sName*/
sName="L0";
}
/*Mediante el array param podemos proporcionarle argumentos a nuestro agente en
el momento de su creación. Estos argumentos serán accedidos desde el agente
mediante el método getArguments()*/
Object[] param = {"A87", "00:16:53:0c:10:63", 0, 0, 0};
/*La función createNewAgent() se encarga de crear un agente con los datos que se
requieren (nombre del agente, clase que implementa el agente y parámetros). Este
agente se lanza desde el método start(), el cual ejecuta el código del método setup() de
nuestro agente.*/

115
aController = aContainer.createNewAgent(sName, "src.AgenteLider", param);
aController.start();
}
catch(jade.wrapper.StaleProxyException e){
e.printStackTrace();
}

116
Anexo B. Programación y utilización del sensor NXTCam
El objetivo del presente anexo es explicar el funcionamiento del sensor NXTCam. El
firmware LejOS proporciona la librería lejos.nxt.addon.NXTCam para poder controlar el
sensor a través de sus métodos y que podemos encontrar en el siguiente enlace a su
API:
http://lejos.sourceforge.net/nxt/pc/api/index.html
En concreto, los métodos que más nos interesan para realizar el procesado de los
datos obtenidos son los siguientes:
NXTCam(SensorPort): Creamos un objeto de tipo NXTCam con el que
controlar nuestro sensor cámara indicando el puerto en el que ha sido
conectada.
sendCommand(char cmd): Este método nos permite enviar distintos
comandos (inicialización, activación, etc.) a nuestro sensor.
getNumberOfObjects(): Devuelve el número total de objetos detectados,
independientemente del color que sean.
getObjectColor(int id): Indica el color del objeto que se le pasa como
argumento, devolviendo el índice de uno de los colores que se le ha
programado.
getRectangle(int id): devuelve un objeto de tipo java.awt.Rectangle con las
medidas y coordenadas del objeto que se le pasa como argumento.
La resolución de las capturas que nos proporciona la cámara son 170x143,
situándose la coordenada 0,0 en la esquina superior izquierda como se indica en la
siguiente figura:

117
Figura A1: Resolución NXTCam
El código que se ha implementado para la persecución del convoy se resume en
obtener a cada iteración la mancha de mayor área, y en función de su centroide,
acelerar, frenar o girar como ya ha explicado en la sección 4.6.3.5. El código que se ha
utilizado en la aplicación de generación de convoyes es el siguiente:
/*Creamos el objeto cámara y lo incializamos.*/
NXTCam cam=new NXTCam(SensorPort.S1);
cam.sendCommand('A');
cam.sendCommand('E');
int increment, numObjetos, x, y, velDerecha, velIzquierda;
while(true){
/*Obtenemos el número de manchas que hay en la captura actual.*/
numObjetos=cam.getNumberOfObjects();
if(numObjetos>0){
/*Si se detectan manchas obtenemos la de mayor tamaño con el método
obtenerArea y nos guardamos la referencia.*/
rectMax=cam.getRectangle(0);
for(int i = 1; i<numObjetos; i++){
rect = cam.getRectangle(i);
if(obtenerArea(rect)>obtenerArea(rectMax))
rectMax=rect;
}
/*Para la mayor de las manchas obtenemos su centroide en las coordenadas x e
y.*/
x=(int)rectMax.getCenterX();
y=(int)rectMax.getCenterY();

118
/*En función de la posición del centroide aplicamos la velocidad necesaria a
cada uno de los motores. Si la coordenada y es menor del valor 55 indica que
estamos cerca del robot, por lo que debemos detenernos.*/
if(y<55){
if(x>90 && x<110){ //Vamos hacia delante
/*La mancha esta centrada, el robot se desplaza en línea recta.*/
velDerecha=300;
velIzquierda=300;
}
else if(x>110){
/*La mancha esta desplazada a la derecha, por lo que, en función de su
desplazamiento, hacemos que el robot realice un giro disminuyendo la
velocidad del motor derecho.*/
velDerecha=(int)(300-((x*10)-1100)/1.7);
velIzquierda=300;
}
else if(x<90){
/*El caso contrario al anterior, giramos a la izquierda*/
velDerecha=300;
velIzquierda=(int)(300-((900-(x*10))/2));
}
incremento = (50-y)*4;
/*En función de la coordenada y calculamos la distancia a la mancha, por lo que
aumentamos la velocidad de los motores sumando el siguiente incremento.*/
velDerecha+=incremento;
velIzquierda+=incremento;
/*Aplicamos la velocidad al motor derecho. Si es negativa cambiamos el signo e
invertimos el sentido de giro.*/

119
if(velDerecha>0){
Motor.A.setSpeed(velDerecha);
Motor.A.forward();
}
else if(velDerecha<0){
velDerecha=-velDerecha;
Motor.A.setSpeed(velDerecha);
Motor.A.backward();
}
/*El mismo caso que el anterior pero en el motor izquierdo. Si la velocidad es
positiva se aplica directamente, sino se invierte signo y sentido de rotación del
motor izquierdo*/
if(velIzquierda>0){
Motor.C.setSpeed(velIzquierda);
Motor.C.forward();
}
else if(velIzquierda<0){
velIzquierda=-velIzquierda;
Motor.C.setSpeed(velIzquierda);
Motor.C.backward();
}
}
/*No se detecta ninguna mancha, por lo que en este caso detenemos los
motores.*/
else{
Motor.A.stop();
Motor.C.stop();

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