Cinco robots en una formación pentagonal flexible apretujados por el estrecho camino. Fuente: Dr. Rohith G y prof. Madhu Vadali.
Los sistemas de múltiples robots se han utilizado recientemente para resolver varios problemas en el mundo real, por ejemplo, ayudar a las personas a monitorear su entorno y acceder a lugares apartados. Para navegar en entornos dinámicos y desconocidos de manera más eficiente, estos sistemas robóticos deben ser guiados por planificadores de rutas que puedan identificar trayectorias libres de colisiones para robots individuales en un equipo.
Investigadores del Instituto de Tecnología de la India Gandhinagar desarrollaron recientemente un nuevo enfoque para la planificación de rutas para muchossistemas de robot. Esta técnica, presentada en un artículo previamente publicado en arXiv, coloca a un agente virtual en el centro de la formación de un equipo robótico, lo que asegura la formación y mantenimiento de la formación, permitiendo la flexibilidad de formación para navegar eficazmente a través de un obstáculo. ambiente lleno.
“En comparación con un solo robot, existen varias ventajas en el uso de sistemas de múltiples robots que consisten en robots especializados más pequeños que trabajan en colaboración entre sí”, dijo el profesor TechXplore a TechXplore. Madhu Vadali, uno de los científicos que realizó el estudio. “Por ejemplo, estos sistemas brindan mejor cobertura, mejor desempeño, mayor flexibilidad, confiabilidad y versatilidad. Existe la posibilidad de que un enjambre de múltiples robots operen en formaciones predefinidas para realizar tareas complejas, y la falla de uno o más robots no afectará la tarea. terminación.”
Los planificadores de rutas son técnicas que intentan identificar rutas eficientes y libres de colisiones por las que los robots deben viajar para viajar desde su ubicación inicial hasta un destino deseado o para completar misiones con éxito. Los planificadores de rutas con varios robots generalmente se esfuerzan por garantizar que los robots puedan navegar de manera eficiente mientras mantienen una matriz rígida.
A diferencia de otras técnicas de planificación de caminos propuestas en el pasado, el enfoque desarrollado por el Prof. Vadali y su colega el Dr. Rohith G. permiten formaciones de equipo más flexibles. Para lograr esto, el enfoque utiliza el llamado Campo de Potencial Artificial (APF), un algoritmo de planificación de rutas que intenta identificar las rutas de energía mínima que permiten a los robots individuales de un equipo lograr un objetivo específico. Para encontrar estos caminos de energía mínima, cada robot cambia su camino de acuerdo con la posición de los obstáculos y otros robots en su entorno para evitar colisiones.
“Básicamente, nuestro algoritmo es capaz de formar robots que se escabullen a través de espacios estrechos entre obstáculos”, dijo Rohith. “La singularidad de este enfoque es que mientras el planificador central planifica el camino en el medio de la formación, los robots individuales en la formación planifican” egoístamente “sus desviaciones de este camino planificado centralmente para evitar colisiones”.
El algoritmo desarrollado por Madhu y Rohith básicamente utiliza un “agente virtual” ubicado en el centro de la formación del robot para mantener la formación y organizar a todos los agentes en ella. El camino de este agente virtual se planifica de forma centralizada, mientras que otros robots de la formación se ven “obligados” a adaptarse y moverse con él.
“Este enfoque cuasi centralizado por el cual los robots individuales se desvían egoístamente de un camino planificado centralmente para moverse sin colisión, es similar a las prácticas y estrategias que se encuentran en la naturaleza, donde los agentes en formación siguen un camino planificado centralmente, pero cada agente proporciona egoístamente que no interferir con los obstáculos en sus alrededores, dijo Madhu.
Profe. Vadali y el Dr. Rohith G. evaluaron su algoritmo a través de una serie de análisis y pruebas. Sus resultados fueron muy prometedores ya que su algoritmo permitió con éxito que la formación pentagonal de muchos robots pasara por el estrecho pasaje sin chocar con las paredes que delimitaban el pasaje.
Nuevo en el futuro camino el enfoque de planificación desarrollado por ambos investigadores podría tener muchas aplicaciones valiosas. Esto puede ser especialmente útil en aplicaciones que pueden beneficiarse de formaciones de enjambres flexibles, como conjuntos robóticos diseñados para transportar o entregar objetos, así comorobot sistemas de vigilancia, control de multitudes y seguridad.
“Hasta ahora nos hemos centrado en los aspectos teóricos del enfoque de formación flexible propuesto”, dijo Madhu. “Actualmente estamos planeando implementar el algoritmo en un grupo de robots heterogéneos para demostrar su idoneidad para muchas aplicaciones prácticas. Además, para que sea mucho más útil en aplicaciones del mundo real, como vehículos autónomos, nos gustaría implementarlo en entornos con obstáculos en movimiento ”.
Enfoque de planificación de ruta cuasi centralizado y sin colisiones para sistemas de múltiples robots. arXiv: 2103.10316 [cs.RO]. arxiv.org/abs/2103.10316
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