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Preparación de Artículos revista VISIÓN ELECTRÓNICA: algo más que un estado sólido Fecha de envío:
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TOMA DE DECISIONES DE UN ROBOT MÓVIL AUTÓNOMO SEGUIDOR
DE LÍNEA
DECISION MAKING OF AN AUTONOMOUS MOBILE LINE FOLLOWER ROBOT
Juan Pablo Olivares García. Willson Infante Moreno.**
Resumen: En este documento se expone el desarrollo de un robot seguidor de linea
ensamblado con el kit Lego Mindstorms NXT proporcionado por el grupo de
investigación ROMA de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, además de
su implementación en un entorno controlado. Como resultado, se logró un robot
seguidor autónomo capaz de reconocer cuatro tipos de linea utilizando cuatro
sensores de luz y un algoritmo programado en el software LabVIEW, permitiendo
generar las decisiones de comportamiento de velocidades diferentes dependiendo de
la linea que identifica. Gracias a esto se consigue aumentar la experiencia en el
campo de la robótica móvil, que son afines al plan de trabajo del grupo de
investigación ROMA de la universidad, asimismo de convertirse en un punto de partida
para futuros proyectos o investigaciones del grupo de investigación o semilleros.
Palabras clave: Robótica, Seguidor, Sensores, Vehículo Autónomo.
Estudiante de Tecnología en electrónica, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Colombia. e-mail: [email protected] ** Ingeniero en control electrónico e instrumentación, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Colombia.
Magister en electrónica y computadores, Universidad de los Andes, Colombia. Docente de planta de la
Abstract: This document describes the development of a line follower robot assembled with
the Lego Mindstorms NXT kit provided by the ROMA research group of the Francisco José de
Caldas District University, in addition to its implementation in a controlled environment. As a
result, an autonomous follower robot capable of recognizing four types of line using four light
sensors and an algorithm programmed in the LabVIEW software was obtained, generating
the low control actions of the line it identifies. Thanks to this, you can obtain the experience in
the field of mobile robotics, which is a work plan of the university's ROMA research group, as
well as becoming a starting point for future projects or research of the research group or
seedbeds.
.
Key Words: Robotics, Follower, Sensors, Autonomous vehicle.
Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Colombia. Miembro del grupo de investigación en Robótica móvil autónoma (ROMA). e-mail: [email protected]
1. Introducción
El comportamiento y velocidad de los automóviles están limitados a las características
físicas del vehículo, además al terreno y entorno al que se enfrentan. Podemos observar que
un vehículo, en las calles donde transita, se encuentra con cruces de vías, puentes,
incorporación de curvas y avenidas de dos o más carriles. [1]
Actualmente se diseñan vehículos autónomos con el fin de que se puedan desplazar en
ciudades y circuitos cerrados con las características nombradas anteriormente [2-3]. Para
simular su comportamiento la robótica a menudo usa vehículos seguidores de línea, por su
flexibilidad y facilidad de construcción, [4] pero estos habitualmente se encuentran con pocos
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cambios en su trayectoria; por lo tanto no hay una notable alteración a la línea del circuito y
en el comportamiento del robot, ocasionando una simulación muy superficial si se compara
con las decisiones tomadas por un vehículo autónomo en un entorno real. Como por ejemplo
en el trabajo propuesto por Omer Gumus “The use of computer controlled line follower robots
in public transport” [5] donde se propone un seguidor de línea con cambios en la velocidad
mediante una interfaz controlada por un operador, esto con el fin de ser aplicado en el
transporte público, en este trabajo el robot necesita de una asistencia remota, además de
una base de datos del mapa del circuito que se va recorrer, a discordancia con el proyecto
que se plantea en el documento, ya que las decisiones que toma el robot responden
únicamente a lo que perciban sus sensores, y sin una intervención remota que dirija el
comportamiento del vehículo.
Igualmente esta clase de proyectos robóticos aportan al crecimiento educativo del país,
logrando incentivar y fortalecer las áreas de la ingeniería como lo propuso el artículo
“Estrategia para el desarrollo de aprendizajes en ingeniería basado en robótica educativa y
competitiva: caso Universitaria de Investigación y Desarrollo, udi” por S.A Zabala y J.A Pérez
[6].
Por esto en el grupo de investigación ROMA se propuso hacer un robot seguidor de línea,
que es un robot básico en la robótica móvil autónoma [7], pero añadiéndole características en
donde se pueda incorporar una configuración física y un algoritmo que permitan al robot
someterse a distintas variables de la vía, simulándolas mediante diferentes estilos de línea
tales como cambios de forma, continuidad, grosor y cruce; esto con el objetivo de imitar el
entorno en el cual el vehículo recorre una calle o avenida y que este tome una correcta
decisión.
El documento se estructura así: inicialmente se presenta la plataforma robótica utilizada, el
circuito controlado que recorrió el robot, el algoritmo empleado para dicho móvil robótico, los
resultados obtenidos en el desarrollo del circuito propuesto y, finalmente se entregan las
conclusiones de la investigación.
2. Plataforma robótica
Para el desarrollo del móvil robótico se utilizó el kit Lego Mindstorms NXT. La estructura
realizada se basó en los diseños de David Neese [8], Dave Parker [9] y modificaciones
propias, ver la Figura 1. La configuración que se implementó es de tipo diferencial porque
esta estructura es una de las más sencillas y efectivas para un seguidor de línea [7], La
medidas tomadas al robot son: 21,5 cm de largo, 13 cm de ancho, 16 cm de alto, una
distancia entre ejes de 12 cm y un diámetro de ruedas de 4cm en las ruedas delanteras y 2,4
cm en la rueda trasera, con un peso aproximado de 410g.
Figura 1. Foto en vista isométrica del robot Seguidor de línea. Fuente: Elaboración propia
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2.1 Sistema de Percepción
Los sensores que se emplearon son: cuatro de luz, incluidos en el Kit lego Mindstorms NXT,
ver la Figura 2; por las limitaciones de las dimensiones del sensor, de la pista y de las piezas
Lego, los sensores se ubicaron de manera como se observa en la Figura 3.
Figura 2. Sensor de luz Lego® Mindstorms NXT. Fuente: The Lego Group [10]
Este sensor emite una luz infrarroja y mide cuanta luz infrarroja es regresada a él después de
haber chocado sobre una superficie, Esta señal es entregada al bloque inteligente en un
valor numérico entre 0 y 100; donde 0 es una superficie totalmente negra y el 100 una
superficie totalmente blanca [10]. En el caso de la plataforma robótica construida se
consignaron los parámetros de los datos obtenidos por los 4 sensores en la Tabla 1. Con
base en estos datos se promedió los valores de blanco y negro y se declaró como valor
umbral el número 50, para realizar la diferenciación de color en el algoritmo.
Sensores/ Color de fondo
Sensor 1 Sensor 2 Sensor 3 Sensor 4 Promedio
Negro 30 31 32 31 31
Blanco 59 64 62 61 61,5
Tabla 1. Parámetros de los sensores. Fuente: Elaboración propia de autores
Figura 3. Foto de la vista inferior del robot Seguidor de línea y numeración de los sensores.
Fuente: Elaboración propia de autores
Todos los sensores de la figura 3, están a una distancia de 5 mm del suelo, asimismo el
sensor de luz N°3 del centro del robot está a una distancia de 3 cm del eje de las ruedas
delanteras, y 3 cm de la fila de sensores (N°1, 2 y 4), la ubicación de este sensor permite la
lectura de la continuidad de la línea, ya que realiza la lectura de los valores que se
encuentran en medio de los sensores 1 y 2; ver la figura 3. En la fila de sensores (sensores
1, 2, 4) nos encontramos con los sensores 1 y 2 juntos, estos tienen la tarea de la fijación del
curso y por esto se encuentran a la mínima distancia permitida por el tamaño de los
sensores, Y por último está el sensor N°4 a una distancia de 2 cm a la izquierda del sensor
N°2, se dispone a esta distancia con el fin de realizar la detección del cruce de la línea y no
interfiera en la lectura de las demás etapas del circuito; cabe anotar que los sensores fueron
puestos bajo una lámina de cartulina negra para reducir las interferencias de luz y los
cambios en iluminación de la pista producidas por las sombras y focos de luz externos.
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3. Circuito propuesto
El entorno controlado que se propuso es un circuito conformado con cuatro tipos de línea, en
los cuales varía la velocidad del robot seguidor de acuerdo al tipo de línea que este enfrente,
las clasificaciones de las etapas se pueden observar en la Figura 4.
Figura 4. Vista superior del circuito construido. Fuente: Elaboración propia de autores
Para la construcción de esta pista se utilizaron cuatro piezas de MDF de 3 mm de grosor,
cada una con una medida de 75 cm de ancho y 100 cm de largo, para obtener una medida
total de la pista de 150 cm de ancho por 200 cm de largo; Estas medidas se consideraron en
base a la competencia de seguidores lego RoboRAVE internacional de 2016 [11] para hacer
una aproximación proporcional a la pista del proyecto. La superficie de la pista es de color
blanco, pintado con pintura a base de aceite para un acabado brillante, la línea negra del
circuito es cinta aislante, y tiene un grosor de 1,8 cm en la línea sencilla, en el cambio de
grosor la anchura es de 3,6 cm; en el cruce las líneas tienen un largo de 20 cm, y en la
discontinuidad se encuentran tramos cortados de 6 cm. El perímetro total de la línea de la
pista es de 569 cm aproximadamente, y las curvas que se encuentran tienen un radio de 20
cm.
En cuanto a las funciones y características de la pista, tenemos dos puntos de salida para el
circuito, esto nos sirve como referencias para la toma de datos, después sigue la etapa
número uno, que es la discontinuidad, esta tiene como fin el simular una vía punteada, la
velocidad del seguidor en este punto es alta; continuando tenemos la segunda etapa, esta es
el cruce en ella la velocidad es baja, ya que simula el comportamiento de un vehículo cuando
cruza las calles. A continuación siguiendo la ruta se encuentra la etapa tres, el cambio de
grosor en la línea, en ella el robot móvil toma la máxima velocidad, puesto que simula una
avenida de doble carril; y finalmente tenemos el cambio de la forma de la línea, en ella el
móvil robótico toma una velocidad media, ya que simula las curvas que se puede encontrar
un vehículo en una calle de 1 solo carril.
4. Desarrollo del algoritmo.
El algoritmo utilizado en el seguidor de línea fue programado en el software LabVIEW de
National Instruments, con el modulo complementario de LabVIEW para Lego® Mindstorms®,
ver la Figura 5. Este permite la toma de decisiones del robot en base a la lectura de los
sensores de luz, colocados en el frente del robot.
Parte de la estructura base del algoritmo se basa en el algoritmo de seguimiento de Pedro
Ponce, et al, en su libro “Robótica aplicada con LabVIEW y LEGO” [12].
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Figura 5. Vista previa del algoritmo del robot, desarrollado en LabVIEW. Fuente: Elaboración
propia de autores
Para el desarrollo del algoritmo se plantearon varios métodos de seguimiento de la linea,
primero se ensayó con un algoritmo de nivel dos, comúnmente llamado como método de
zigzag, su funcionamiento con un sensor se puede observar en la figura 6.
Figura 6. Grafica del funcionamiento de un algoritmo de 2 niveles. Fuente: Elaboración propia
de autores
Sin embargo de acuerdo a las 5 pruebas realizadas véase tabla 2, se evidenció que para la
complejidad de la linea del circuito no era suficiente, ya que el algoritmo solo era capaz de
sortear la etapa 4 de cambio de forma en la linea normal.
Prueba algoritmo de dos niveles
Etapas Tiempo promedio en recorrer la etapa
Etapa 1 - Discontinuidad Indeterminado (se sale del circuito)
Etapa 2 - Cruce Indeterminado (se sale del circuito)
Etapa 3 - Grosor Indeterminado (se sale del circuito)
Etapa 4 - Forma 38 segundos
Tabla 2. Tiempos promedio del circuito con el algoritmo zig-zag. Fuente: Elaboración propia de
autores
Teniendo en cuenta el resultado obtenido con el algoritmo de dos niveles se procedió a
ensamblar un algoritmo de nivel tres. El comportamiento de este algoritmo con un sensor se
puede observar en la figura 7.
Figura 7. Grafica del funcionamiento de un algoritmo de 3 niveles. Fuente: Elaboración propia
de autores
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Para este algoritmo igualmente se realizaron 5 pruebas véase tabla 3, y como se puede
observar el tiempo en el desarrollo de la etapa 4 disminuyó, pero aun asi para el resto de las
etapas no las pudo solventar porque excede la capacidad de reconocimiento de un solo
sensor.
Prueba algoritmo de tres niveles
Etapas Tiempo promedio en recorrer la etapa
Etapa 1 - Discontinuidad Indeterminado (se sale del circuito)
Etapa 2 - Cruce Indeterminado (se sale del circuito)
Etapa 3 - Grosor Indeterminado (se sale del circuito)
Etapa 4 - Forma 20,01 segundos
Tabla 3. Tiempos promedio del circuito con algoritmo nivel tres. Fuente: Elaboración propia de
autores
Entonces con estos datos y la informacion suministrada en el libro “Robótica aplicada con
LabVIEW y LEGO” de Pedro Ponce, et al [12]. Se determinó la adición de sensores
adicionales para realizar el seguimiento de las otras etapas restantes.
Por esto razón en la plataforma robótica se integraron tres sensores adicionales llegando al
máximo de capacidad de dispositivos de entrada del bloque inteligente, que son de 4
sensores. Con esto se ensamblo un algoritmo de seguimiento del circuito como se describe
en la Figura 8.
Figura 8. Diagrama de flujo del algoritmo de decisiones. Fuente: Elaboración propia de autores
Como se puede observar el algoritmo se divide en varias fases de detección que se explican
a continuación.
4.1. Lectura de los sensores.
Para la lectura de los sensores se tomó el valor umbral de 50 como se describió
anteriormente, con este valor se realizó un corte de diferenciación en los colores blanco y
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negro de la pista y se logró convertir el valor numérico entregado por los sensores en un
valor binario, permitiendo al robot discernir entre el color negro representado como 1, y el
color blanco como 0, adicionalmente se enumeraron los sensores y nombraron los motores
ilustrados en la Figura 9, Esta señalización y los valores binarios de los sensores permitió
abordar el problema como una tabla de transición de estados, véase Tabla 4.
Figura 9. Señalización de sensores y motores. Fuente: Elaboración propia de autores
Tabla 4. Tabla de transición de estados. Fuente: Elaboración propia de autores
Como se puede ver en la tabla de estados en la detección de las etapas se asignó un
número único para cada una de ellas para resolverlo de una forma más organizada con una
estructura switch case; Asimismo en el algoritmo hay estados nulos representados con una x
en la tabla, esto sucede porque físicamente esos estados no existen en el circuito.
4.2. Detección de la línea normal.
Como se observa en la figura 10, y teniendo en cuenta la numeración dada en la figura 9, en
el caso en el que se presente una linea normal la respuesta del robot es de cuatro valores
binarios: (0, 1, 0, 0) donde la primera posición es el sensor 4 y la ultima el sensor 1, adicional
su número de estado será 2 véase tabla 4.
Figura 10. Vista inferior del robot en el testeo de una linea normal (etapa 4). Fuente: Elaboración propia de autores
Para este estado el robot toma la decisión de encender los motores b y c a una velocidad
media e ir hacia delante. Esto lo realiza el robot hasta que este encuentre un cambio de
estado.
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En el caso en el que haya un cambio en la forma de la linea normal como una curva a la
izquierda ver la figura 11, la respuesta de los sensores será (0, 1, 1, 0) donde la primera
posición es el sensor 4 y la ultima el sensor 1, y su número de estado será 6 véase tabla 4.
Para esto la decisión del robot es dar el giro a la izquierda ordenando al motor b detenerse, y
al motor c mantener la velocidad media, ya que a pesar de haber detectado un cambio en la
forma de la linea esta sigue siendo linea normal.
Figura 11. Vista inferior del robot en el testeo de una linea normal con curva a la izquierda (etapa 4). Fuente: Elaboración propia de autores
Similarmente, el caso en el que se presente una curva a la derecha ver la figura 12, la
respuesta de los sensores será (0, 1, 0, 1) y su número de estado será 10 véase tabla 4.
Para esto la decisión del robot es dar el giro a la derecha ordenando al motor b mantener la
velocidad media, y al motor c detenerse, ya que a pesar de haber detectado un cambio en la
forma de la linea esta sigue siendo linea normal.
Figura 12. Vista inferior del robot en el testeo de una linea normal con curva a la derecha (etapa 4). Fuente: Elaboración propia de autores
4.3. Detección de línea gruesa.
Aquí como se observa en la figura 13, la respuesta del robot en una linea gruesa es de los
valores (0, 1, 1, 1) donde la primera posición es el sensor 4 y la ultima el sensor 1, adicional
el número de estado es 14 véase tabla 4. En este caso el robot toma la decisión de aumentar
al máximo la velocidad de los motores b y c, mantenerla e ir hacia adelante hasta que
encuentre un cambio de etapa.
Figura 13. Vista inferior del robot en el testeo de una linea gruesa (etapa 3). Fuente: Elaboración propia de autores
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4.4. Detección de un cruce de línea.
En este caso como se visualiza en la figura 14, todos los sensores se encuentran en el color
negro, por lo que la respuesta del robot será (1, 1, 1, 1) donde la primera posición es el
sensor 4 y la ultima el sensor 1, y su número de estado es 15 véase tabla 4. Aquí el robot
toma la decisión de controlar los motores b y c a una velocidad baja, esto lo hace hasta que
el robot realice el testeo de los cambios de negro a blanco cuatro veces, que es el número de
cruces que hay en el circuito.
Figura 14. Vista inferior del robot en el testeo de cruces de linea (etapa 2). Fuente: Elaboración propia de autores
4.5. Detección de discontinuidad de línea.
Contrario al estado anterior, véase la figura 15, todos los sensores se encuentran en el color
blanco, por lo que la respuesta del robot será (0, 0, 0, 0) donde la primera posición es el
sensor 4 y la ultima el sensor 1, y su número de estado es el 0 ver la tabla 4. Aquí el robot
toma la decisión de mantener los motores b y c a una velocidad alta, e ir hacia adelante
hasta que se realice el testeo de los cambios de blanco a negro cinco veces, que es el
número de espacios en blanco que hay en linea del circuito.
Figura 15. Vista inferior del robot en el testeo de una discontinuidad en la linea (etapa 1). Fuente: Elaboración propia de autores
Esta etapa de discontinuidad de la linea se tuvo que añadir un tono sonoro de control, para
chequear si estaba tomando o no los valores correctamente en esa zona de la pista, ya que
el robot al no contar con más sensores no tiene un punto de referencia para corregir su
rumbo, y solo mantiene su velocidad hasta terminar la etapa.
5. Resultados obtenidos
Se realizaron 50 pruebas en total, donde 10 se basaron en la evaluación de los algoritmos y
40 para la recolección de los datos en la pista.
20 De las pruebas de pista fueron para cada salida respectivamente; en ellas el robot
recorrió la ruta determinada y se registraron los tiempos y la velocidad alcanzada por el robot
en cada una de las etapas y sentidos, estas se registraron en unas graficas de tiempo
promedio y velocidad promedio donde en forma de línea punteada se calculó la tendencia.
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Para el registro de estos tiempos se utilizó un Smartphone con aplicación de cronometro, por
lo que existe un alto margen de error en cada prueba, puesto que se presenta el margen de
tiempo entre pulsar el botón de arranque y el de parada. Inclusive está el error de lectura por
parte del cronometrador entre el tiempo real del arranque del robot en la pista.
Para las últimas pruebas realizadas se observa una notable disminución en la velocidad del
robot, ver Figura 21. Esto ocurrió por el incremento de errores en el desplazamiento de la
ruta ocasionado por el voltaje de la batería, ya que esta con mediciones en multímetro se
observó que esta había bajado por debajo de 8,2v y en esta plataforma robótica al tener
tantos sensores de luz y los motores trabajando a máxima potencia durante largos tiempos,
el consumo de energía reduce drásticamente la capacidad de la batería y esto produce que
las lecturas de los sensores de luz se vean afectadas.
Otro resultado que se obtuvo fue que gracias a la lámina de cartulina no se vieron afectados
notablemente los sensores por las interferencias de luz y no hubo la necesidad de calibrarlos
para cada prueba, ya que los valores de luz que recibían estos, siempre eran iguales y el
valor de umbral que se había calculado seguía funcionando.
Como se observa en la figura 16, 18, 19 y 20 al robot con el pasar de las pruebas le tomó
más tiempo en recorrer las mismas etapas, exceptuando la etapa 2 del cruce véase figura
17, donde el robot aumento de a poco su velocidad.
0
1
2
3
4
5
10 20 30 40
TIE
MP
O (
S)
PRUEBAS
PROMEDIO DE TIEMPO ETAPA 1 CONTINUIDAD
TIEMPO Lineal (TIEMPO)
Figura 16. Tiempos promedios de la etapa 1. Fuente: Elaboración propia de autores
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3
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5
6
10 20 30 40
TIEM
PO
(S)
PRUEBAS
PROMEDIO DE TIEMPO ETAPA 2 CRUCE
TIEMPO Lineal (TIEMPO)
. Figura 17. Tiempos promedios de la etapa 2 Fuente: Elaboración propia de autores
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TIEM
PO
(s)
PRUEBAS
PROMEDIO DE TIEMPO ETAPA 3 GROSOR
TIEMPO Lineal (TIEMPO)
Figura 18. Tiempos promedios de la etapa 3 Fuente: Elaboración propia de autores
Figura 19. Tiempos promedios de la etapa 4 Fuente: Elaboración propia de autores
Figura 20. Tiempos promedios del circuito completo Fuente: Elaboración propia de autores
Figura 21. Velocidad promedios del circuito completo Fuente: Elaboración propia de autores
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3. Conclusiones y futuros proyectos
Como conclusión se logró un seguidor de línea capaz de reconocer los tipos de línea
propuestos, y con esto decidir a qué velocidad es la que el robot debe tomar la ruta descrita,
logrando bases sólidas para el comienzo de un proyecto con más características y
aplicaciones.
Además hay que añadir que de acuerdo a los datos obtenidos se puede concluir que se
logró un algoritmo efectivo en el reconocimiento de la línea, ya que los tiempos y velocidad
en los puntos de salida y cambios de sentidos fueron estables, comparado con las pruebas
realizadas al principio con algoritmos de nivel dos y tres de un solo sensor.
Lamentablemente el robot no logró la fluidez esperada ya que al ser una modificación de un
algoritmo de nivel 3 el seguimiento de la línea era arcaico, por esto se concluyó que para un
futuro proyecto se puede construir un mejor algoritmo en el seguimiento de la línea, se
sugiere un algoritmo PID o un algoritmo proporcional para aumentar la velocidad y una
mayor capacidad en la detección de más combinaciones de estilos de línea.
Otra característica a tener en cuenta es que para la aplicación del robot, los sensores de luz
que incluían el kit Lego Mindstorms son muy eficaces en la toma de los valores de luz,
respondiendo rápidamente si se alimentaban con un voltaje no menor a 8,2v pero se
determinó que por su gran tamaño y la carencia de puertos de entrada en el ladrillo
inteligente de Lego se convierten en una clara limitación para la implementación de más
sensores, por lo cual reduce la resolución en la observación de la línea de la pista.
El circuito diseñado y construido cumplió con los objetivos esperados y se lograron captar
resultados que servirán para el mejoramiento de una nueva versión del seguidor, además
para una posterior aplicación al circuito se le pueden añadir etapas más complejas, como por
ejemplo rampas y desvíos, además de incrementar los tipos de línea para generar más
comportamientos en el robot.
Finalmente con este proyecto se demostró la importancia de los proyectos robóticos, puesto
que se fortalecen e incentivan las habilidades académicas y personales, tales como la
investigación, la creatividad y la responsabilidad, conocimientos que aportan al crecimiento
de la educación y desarrollo del país.
Reconocimientos
Al Grupo de investigación ROMA (robótica móvil autónoma) de la Universidad Distrital
Francisco José de Caldas por su colaboración, préstamo y financiación del proyecto.
Referencias
[1] National Association of city transportation officials, “Transit street design guide”, New York: editorial Island Press, 2016, pp. 18-54
[2] Modular automated guided vehicle, Modoya A.Ş. 2017, Recuperado en: http://www.modoya.com/eng/special-products/automated-guided-vehicle-agv/
[3] Weasley® vehículo guiado automatizado, Schaefer Group. 2016, Recuperado en:
http://www.ssi-schaefer.es/fileadmin/ssi/documents/media/brochure/es/br_weasel_2016_es.pdf
[4] E. Tello-leal, T. Y. Guerrero-Meléndez, and V. P. Saldívar-Alonso, “Revisión de la
plataforma robótica LEGO Mindstorms para aplicaciones educativas y de investigación,” Rev. S&T, vol. 11, no. 26, pp. 9–27, 2013.
[5] O. Gumus, M. Topaloglu y D. Ozcelik "The Use of Computer Controlled Line Follower Robots in Public Transport," presented at the 12th International Conference on Application of Fuzzy Systems and Soft Computing ICAFS 2016, Vienna, Austria, August 2016.
[6] S. A. Zabala-Vargas, J. A. Pérez-López y H. F. Rodríguez-Hernández, “Estrategia para
el desarrollo de aprendizajes en ingeniería basado en robótica educativa y competitiva: caso Universitaria de Investigación y Desarrollo, udi”. Ingeniería Solidaria, Vol. 9, No. 16, pp. 153-159, Dic., 2013.
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.
[7] J.A. Soto-Montoya, J.C. Gómez-Naranjo & I.G. Torres-Pardo, “Uso de los Conceptos Básicos de NXT-g 2.0 en la Construcción y Desarrollo de un Robot Seguidor de Línea”, Lámpsakos, N° 9, pp. 51-58, Dic 2013.
[8] D. Neese, “LEGO Line Follower”. 2013. Disponible en: https://youtu.be/zV-T25XdEVw
[9] D. Parker, “Projects for NXT 2.0”. 2007. Disponible en:
http://www.nxtprograms.com/index2.html [10] Características sensor de Luz MindStorm, The Lego Group ©, 2016. Recuperado en:
https://shop.lego.com/en-AU/Light-Sensor-9844 [11] Line Following Rules, Roborave international, 2016. Recuperado en:
https://www.roborave.org/files/2016_Line_Following_Rules.pdf
[12] P. Ponce-Cruz, V.M. De la Cueva-Hernández, y H. Ponce-Espinosa, “Robótica
aplicada con LabVIEW y LEGO”. 1a ed. México: Editorial Alfaomega, 2015, pp.221-224.
