Con el advenimiento de nuevas y poderosas tecnologías, el desarrollo de sistemas robóticos y los avances en Inteligencia Arti cial se han potenciado fuertemente en las últimas décadas. A su vez, son varias las iniciativas que se han valido del componente lúdico para captar un mayor interés, sobre todo de los estudiantes e investigadores más jóvenes. Actualmente, el fútbol de robots, que explota ese recurso, representa un desafío interesante para desarrollar sistemas sobre él, integrando diferentes propuestas como: arquitecturas cooperativas, teoría de control, navegación, ltrado de información, procesamiento de imágenes y razonamiento en tiempo real, entre otras temáticas. En el presente trabajo, se describe una solución al problema de construir un equipo de fútbol de robots para la liga simulada, Middle League SimuroSot, de la FIRA. En él se presenta parte sustancial de la investigación realizada, así como una descripción de la estructura global del equipo y de los módulos más importantes que lo componen. El equipo FIbRA se construye en base al trabajo realizado en tres direcciones concretas que atacan los siguientes problemas: reconocimiento y predicción del juego oponente, plani cación de movimientos y toma de decisiones. Está desarrollado en Java y se utiliza una arquitectura en capas donde se encapsulan: el modelo del mundo -que incluye predicción, detección y monitoreo de distintos aspectos del entorno-, la plani cación de los movimientos, el sistema de toma de decisiones y la interacción con otras aplicaciones. Para la resolución de la predicción se utilizan ideas inspiradas en el comportamiento de sistemas biológicos, particularmente colonias de hormigas, combinadas con algoritmos de clustering utilizados en la resolución de problemas relacionados con el procesamiento de imágenes.

La planificación de movimientos se caracteriza por ser heterogénea, integrando una diversidad de controles de movimientos, para lograr una mayor exibilidad al momento de resolver cómo se mueven los robots en diferentes escenarios. Otra particularidad, es que ninguno de los algoritmos utilizados considera objetivos móviles, resolviéndose este problema mediante su combinación con el uso de predicción de trayectorias. La implementación de algunos controles se basa en funciones de Lyapunov para garantizar estabilidad. En la resolución de la toma de decisiones se utiliza un enfoque difuso. Los principales objetivos de ésta son facilitar la adaptación del equipo a los cambiantes estados de juego y la asignación dinámica de roles, como formas de potenciar el juego cooperativo. Es un sistema de tipo Mamdani, estructurado en capas, donde se toman decisiones en diferentes niveles: elección de la estrategia de juego, asignación de roles y, nalmente, asignación de acciones. El ciclo de procesamiento presenta una variante frente al de los sistemas difusos clásicos, para mejorar el desempeño a través de optimización de la cantidad de cálculos realizados. Finalmente, en cuanto a la interacción con otras aplicaciones se de nen dos mecanismos: punto de entrada a través de una interfaz que puede ser utilizado por otras aplicaciones Java que se ejecuten localmente, e intercambio de mensajes a través de un canal UDP, que particularmente se utiliza en la interacción con el simulador o cial de la FIRA.