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Tesis

Autores: Serrano Rodríguez, F.
Título: Multiarquitectura Distribuida para el Desarrollo de Misiones Multi-Robot
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Fecha de Publicación: abril 2017
País de publicación: España
Idioma de Publicación: Español
Centro en el que se presentó: Facultad De Ciencias
Universidad: Universidad de Salamanca
Director de la tesis: Moreno Rodilla, V
Codirector de la tesis: Curto Diego, B
Descripción:

Los robots autónomos es un campo en rápido crecimiento relacionado con un extenso grupo de líneas de investigación, como localización, tracking, mapping, planificación de caminos, algoritmos IA, flujo óptico, etc. e interesantes retos para la industria, como nuevas plataformas robóticas, sensores y actuadores. Todos estos progresos están enfocado a la realización de tareas cada vez más complejas (búsqueda y destrucción de explosivos, localización de víctimas de catástrofes, asistencia a personas, ...) por medio de robots, o grupos de robots, trabajando de forma coordinada.

El desarrollo y la implementación de robots autónomos capaces de realizar estas tareas, entraña una gran complejidad para investigadores y desarrolladores. Incluso para la realización de tareas en las que participa un solo robot, es necesaria la interacción de un gran número de elementos (sensores, actuadores, drivers, algoritmos de localización, algoritmos de navegación, etc.). Cuando las tareas requieren de la intervención de varios robots, la comunicación entre ellos, su organización y su coordinación aumentan aún más el número de variables a tener en cuenta y la complejidad del desarrollo.

Este aumento en la complejidad de las tareas llevadas a cabo por robots hace necesaria la mejora de los entornos de desarrollo que nos faciliten su implementación. Estas plataformas reciben el nombre de Entornos de Desarrollo de Robots (RDE - Robot Development Environments) y su objetivo consiste principalmente en ayudarnos a manejar esta complejidad proporcionando una plataforma modular, facilitando las comunicaciones entre distintos módulos y robots, la reutilización de funcionalidades, su asociación para la realización de tareas complejas, la puesta en marcha de las misiones y su monitorización y control.

Así, la implementación de tareas complejas se puede realizar a un nivel de abstración mucho mayor, simplemente combinando adecuadamente módulos de control, localización, navegación o comunicaciones, sin necesidad de conocer al detalle cada uno de ellos. Gracias a los RDEs, no es necesario (o no debería) programar cada uno de los módulos de acuerdo a nuestras necesidades concretas, programar las comunicaciones entre los distintos módulos, desplegar y arrancar el software resultante y programar nuestras propias herramientas de monitorización. De esta manera, los investigadores pueden centrarse en la definición del comportamiento de los robots ante las distintas circunstancias a las que tendrán que hacer frente para que los robots completen la tarea.

Desafortunadamente, aunque existen varios RDEs de código abierto bastante conocidos: ROS, MissionLab, CARMEN, Player / Stage, OROCOS y otros, todos ellos presentan importantes inconvenientes de cara a la implementación de tareas complejas. La implementación de este tipo de tareas requiere, por un lado, un sistema capaz de abstraer toda esa complejidad, permitiendo incluso a personas sin conocimientos de programación, el desarrollo rápido de misiones mediante herramientas gráficas y, por otro lado, un sistema que cuente con una gran cantidad funcionalidades (localización, mapping, planificación de caminos, ...) ya implementadas. MissionLab es especialmente fuerte en el primer punto, ROS es especialmente fuerte en el segundo y CARMEN destaca en sus soluciones para construcción de mapas y algoritmos de localización y navegación. Sin embargo, ninguno de los RDEs existentes cuenta con ambas características.

Por ello, se plantea la integración de MissionLab con otro RDE con el fin de solucionar sus carencias y convertirlo en un entorno de desarrollo de robots realmente potente. Tras analizar los diferentes RDEs, se ha comprobado que una de sus principales carencias se encuentra en el sistema de localización global en interiores, dado que el sensor GPS no funciona en estos entornos y existen muchas dificultades cuando no se desea o no se puede intervenir en el entorno de trabajo, por ejemplo, colocando marcas. Además, la localización es la pieza fundamental que sustenta la navegación y la construcción de mapas dentro del marco de los robots móviles autónomos.


Varios algoritmos abordan el problema de la localización global en interiores utilizando filtros de Markov basados en grid, o filtros Kalman Multi-hipótesis, aunque los algoritmos más ampliamente estudiados y probados son los Filtros de Partículas.


Por ello, se plantea el desarrollo de un nuevo algoritmo de localización global basado en el Filtro de Partículas para aumentar las capacidades del RDE resultante y realizar una contribución todavía mayor a la comunidad científica.


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