Eficiencias en algoritmos y estrategias de ataque en robots mini sumo. Perspectiva desde la IA

Abstract

En el ámbito de la robótica competitiva, los robots mini sumo autónomos representan un desafiante y emocionante campo de estudio ya que se adaptan como estrategias entusiastas y motivadores para los alumnos apasionados en el área de la electrónica y mecatrónica. Este artículo parte desde el análisis de diferentes técnicas de ataques en robots mini sumo con el fin de encontrar algoritmos y estrategias eficientes dando énfasis a como estas pueden ser perfeccionada desde la IA. Esto se llevó a cabo a través de una metodología de revisión sistemática de la literatura en el estudio de estos robots, que deben operar de manera autónoma para detectar, aproximarse y empujar a sus oponentes fuera del ring en un combate cuerpo a cuerpo. La eficiencia en los algoritmos y estrategias de ataque es fundamental para lograr el éxito en estas competiciones. Desde la perspectiva de la Inteligencia Artificial (IA), se han evaluado múltiples técnicas y algoritmos que optimizan el desempeño de estos robots. Siendo algunas de estas la optimización del diseño y construcción, la detección y localización del oponente, el control de movimiento y maniobras, algoritmos de decisión y estrategias de combate, tácticas de combate específicas. Como resultado se tiene que la implicación nueva estrategia que combina la defensa activa denominada el campanero, con la precisión del Slow Search y la agresividad del Dribling, se pueden adaptar de forma dinámica y permitir ganar un combate, Por lo que es necesario el análisis y aplicación de estas estrategias que permitieron sobresalir en competencias.