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Algoritmos mejorarían desempeño de robots “salvavidas”

El proyecto desarrolló una estrategia de control para que grupos de diferentes tipos de robots trabajen en equipo. De consolidarse la iniciativa, en un futuro se podría brindar asistencia para la búsqueda y el rescate de víctimas en situaciones de emergencia.

Bogotá D. C., 27 de noviembre de 2018Agencia de Noticias UN-

Motivados por grandes desastres recientes como el terremoto de Kobe y la crisis nuclear de Fukushima, se adelantan esfuerzos para desarrollar robótica de rescate. Foto: archivo particular.

Simulación para comprobar el funcionamiento de los algoritmos. Los robots son puntos rojos, las víctimas azules si se pueden mover, amarillo si son falsas detecciones y verdes si no se pueden mover. Foto: David Yanguas

Implementación con robots Turtlebot de la U.N. Foto: David Yanguas.

La prueba con robots reales consistió en que estos generaran una estimación de un mapa de un escenario sencillo con obstáculos. Foto: David Yanguas.

Los tres se categorizan como Turtlebots, dos kobuki y un robotino. Foto: David Yanguas.

Los algoritmos planteados por David Reinerio Yanguas Rojas, candidato a magíster en Automatización Industrial de la Universidad Nacional de Colombia (U.N.), sirvieron para hacer simulaciones exitosas en las que a un grupo de robots con diferentes características se les asignaba tareas y se mantenía un control descentralizado en tiempo real.

El objetivo era conseguir que los robots cumplieran con tareas predefinidas, reasignarlas a medida que se completaran y que tuvieran la posibilidad de moverse en determinados espacios, consiguiendo mapearlos sin estrellarse con obstáculos ni con otros “compañeros” robóticos.

El investigador tomó como referencia diferentes técnicas que ya existen en la literatura científica –como las de localización y mapeos simultáneos (SLAM, por sus siglas en inglés)– que le permitieron llevar a que los robots realizaran diferentes tareas. A partir de estas referencias, adaptó y unificó elementos para aplicarlos al problema de búsqueda y rescate.

Particularmente se realizó una adaptación del algoritmo DisCoverage, presentado por Willert Haumann, que busca que robots homogéneos sean capaces de explorar ambientes convexos (sin obstáculos) de manera coordinada.

“Traté de introducir algunas herramientas matemáticas que me permitían extrapolar ese algoritmo a espacios no convexos, es decir con obstáculos porque en situaciones de búsqueda y rescate uno no puede esperar que no se presenten”, explica el ingeniero, quien comenta que también se realizaron modificaciones en el algoritmo para incluir un grupo de robots con diferencias en la clase de tareas que pueden realizar, la velocidad a la que se mueven y el tipo de locomoción.

Una vez que los robots exploran el espacio surgen tareas relacionadas con la identificación de posibles víctimas. La conectividad constante durante toda la misión permite que los mensajes enviados al grupo pasen de un robot a otro.

“Cuando ocurre un evento -como el hallazgo de una posible víctima o la terminación de la exploración-, dentro del algoritmo se aplica otro algoritmo de reasignación de tareas”, explica el investigador, quien añade que como se “hablan” unos con otros no es necesario que una persona les diga qué hacer.

“A partir del estimado que tienen de la situación deciden qué tarea debe realizar cada uno, de tal manera que gaste en completar las acciones”, asegura.

Así, los robots que cuenten con sensores menos calificados para identificar personas pueden reportar el hallazgo de una posible víctima para que los equipos que sí sean capaces de distinguirla verifiquen.

“Cuando encuentran una víctima se pueden presentar tres casos: una falsa detección: que sea una víctima capaz de moverse –en ese caso la tarea que tengo asignada para los robots es que le digan a la víctima que los siga para guiarlos a una zona segura–, que sean falsas detecciones, y el tercer caso es que la víctima no sea capaz de moverse. Aquí se contempló un suministro médico apropiado según la situación”.

Sometido a pruebas

El investigador Yanguas explica que los algoritmos desarrollados se sometieron a dos etapas de verificación, una en simulaciones en computador a través del programa Matlab y otra la implementación de robots reales del tipo Turtlebot, disponibles en la U.N.

El magíster señala que se está pensando realizar una implementación más elaborada con robots más complejos como se había considerado en un inicio. Sin embargo para esto se requiere el trabajo de un semillero especializado o de grupo de investigación para esta tarea. Además, para próximos estudios es necesario implementar la sensórica más robusta, algoritmos de detección de personas y algoritmos de fusión de mapas en línea, entre otros temas que abrirían la posibilidad de investigaciones futuras.

(Por: fin/ALP/dmh/LOF
)
N.° 616

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