Sistema inteligente para el control autónomo en la cooperación robótica

La cooperación robótica es uno de los centros principales de atención en la industria en la última década. Desde problemas de vigilancia en entornos industriales, comerciales o domésticos, o de rescate y ayuda en zonas catastróficas, hasta problemas de entrega eficiente de paquetes en empresas cómo Amazon o DHL, requieren de algoritmos de optimización matemática que resuelven de forma óptima y eficiente estos problemas mediante el despliegue de equipos cooperativos de robots.

El cooperaTive ExploRation Routing Algorithm (TERRA) es un sistema de planificación que, mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial, permite a un equipo de robots combinar sus capacidades para completar tareas más complejas. Para ello, TERRA implementa un paradigma de cooperación robótica novedoso que ofrece una solución a los problemas comentados en el párrafo anterior. Este paradigma de exploración utiliza un vehículo robótico para alcanzar objetivos terrestres y, un equipo de drones para alcanzar los objetivos aéreos.

A diferencia de otros planificadores de rutas, TERRA coordina y planifica rutas eficientes que cumplan los objetivos marcados, en el menor tiempo posible y con el mayor ahorro de costes posible.

El cooperaTive ExploRation Routing Algorithm (TERRA) es un sistema de planificación que implementa un paradigma de cooperación novedoso entre un equipo de robots heterogéneos, tales como, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) y Unmanned Ground Vehicles (UGVs), para llevar a cabo una exploración de larga escala con un alto nivel de autonomía. Una exploración comprende la realización de un conjunto de tareas en diferentes localizaciones distribuidas en un área determinado. El paradigma implementado por TERRA representa la sinergia de cooperación y coordinación entre el equipo de robots, es decir, las interacciones entre los robots para llevar a cabo las tareas designadas.

TERRA define el UGV como una estación de carga móvil que transporta uno o varios UAVs hasta ciertas localizaciones desde las cuales los UAVs pueden acceder a las tareas objetivo. De esta forma, el UGV pone a disposición del UAV su capacidad de transporte y movilidad sobre diferentes terrenos, para que, el UAV pueda alcanzar las tareas objetivo. También, el UAV puede utilizar el UGV como estación de carga para recargar su batería y poder continuar la exploración. De esta forma, ambos sistemas robóticos ponen a disposición del equipo sus capacidades para lograr la consecución de tareas más complejas.

TERRA es un planificador de rutas que desarrolla una estrategia de cinco etapas para diseñar una ruta cooperativa a un escenario de exploración concreto. Un escenario de exploración viene definido por un conjunto de objetivos distribuidos a lo largo de un área cualquiera. Por ejemplo, diez clientes de Amazon que compraron un producto, y Amazon tiene que realizar la entrega de estos productos en el mismo día. Otro ejemplo, una zona industrial que necesita ser vigilada por varios puntos críticos de acceso durante toda la noche. Otro más, una zona catastrófica en la que varias personas han quedado atrapadas y los servicios médicos tardarán varios días en abrirse camino hasta ellos, y necesitan de recursos para sobrevivir.

La primera etapa de TERRA consiste en encontrar las zonas seguras desde las cuales los UAVs puedan acceder a los objetivos (clientes de Amazon, puntos críticos de vigilancia o personas aisladas para el rescate). Para ello, TERRA implementa algoritmos de geometría computacional para encontrar sistemáticamente las mejores localizaciones que permitan el acceso a todos los objetivos. De esta forma, queda garantizado que nuestro sistema es capaz de alcanzar todos los objetivos.

La segunda etapa se centra en optimizar el número de zonas seguras elegidas en la etapa anterior, garantizando la cobertura total de los objetivos. El objetivo de esta etapa es minimizar la cantidad de zonas seguras, lo que minimizará la distancia de viaje de nuestro equipo de robots, y con ello, el tiempo total de la misión. Para ello, TERRA implementa algoritmos de optimización de conjuntos que encuentran una solución óptima a este problema.

La tercera etapa consta de encontrar la ruta óptima para el UGV, a lo largo de todas las zonas seguras elegidas previamente. El objetivo de esta etapa es minimizar la distancia recorrida entre las zonas seguras, para minimizar el tiempo total de la misión. TERRA implementa un algoritmo genético especializado para resolver el problema de optimización discreta conocido como el Problema del Viajante.

La cuarta etapa tiene como objetivo calcular la ruta en tres dimensiones para el UGV. Para ello, TERRA implementa un algoritmo de inteligencia artificial específicamente desarrollado por nosotros para encontrar la ruta en tres dimensiones con el menor gasto energético para el UGV. Esto lo cumple teniendo en cuenta factores en la búsqueda tales como, la inclinación del terreno o diferentes obstáculos.

La quinta y última etapa consta de calcular la ruta en tres dimensiones para el UAV. Esta ruta comprende desde el UGV en una zona segura, alcanzando todos los objetivos vinculados a esa zona segura, hasta la vuelta al UGV para continuar la exploración en otra zona segura. En esta etapa, TERRA implementa un algoritmo de búsqueda específicamente diseñado para que encuentre la ruta más rápida y eficiente para el UAV.

Finalmente, la estrategia de cinco etapas que lleva a cabo TERRA le permite ser un sistema altamente escalable, robusto y eficiente, además de poder estar enfocado a la optimización de diversos recursos dentro de la misión, como son la energía y el tiempo.