Exploración colaborativa con Butiá

Abstract

En el presente trabajo se estudia el problema de optimización del tiempo de exploración de un grupo de robots que busca generar un mapa 2D de un área cerrada desconocida mediante la colaboración entre ellos. Se abordan los problemas de definición de tareas, planificación y navegación; y se asumen como resueltos los problemas de localización y comunicación. Existe comunicación explícita entre los robots para compartir los datos obtenidos del ambiente y otros agentes, pero la planificación se realiza en forma descentralizada, coordinando implícitamente. Para la exploración se utilizó el enfoque orientado al descubrimiento de fronteras, utilizando el algoritmo Affinity Propagation para clusterizar los puntos de fronteras existentes en el mapa y simplificar así las tareas a procesar al planificar el siguiente objetivo a ser explorado. Para la planificación descentralizada se implementó el algoritmo MinPos en la versión que utiliza Wavefront Propagation para reducir el costo de computo del mismo y haciéndolo apto para ser ejecutado en procesadores de recursos limitados. Para navegación se utiliza el algoritmo A* generando así un camino a seguir desde la ubicación actual del robot hasta el destino escogido al planificar. Para el almacenamiento de los datos recolectados del entorno se utiliza una grilla probabilística, la cual ayuda a la validación de los distintos obstáculos encontrados en el entorno al ser procesados en distintos momentos de la exploración, como a la integración de los datos obtenidos desde otros colaboradores. Se implementó la solución al problema utilizando el framework OROCOS sobre C++, y la arquitectura de Data Flow; teniendo componentes especializadas para cada una de las tareas que realiza el robot (planificación, navegación, control de motores, control de sensores, comunicación) y comunicando paquetes de datos entre ellas para disparar la ejecución de las mismas. La solución fue probada bajo ambientes simulados, con el soporte de la herramienta Morse utilizando mapas simples como un camino cíclico, y complejos como un laberinto, permitiendo estudiar la influencia de la adición de robots en el tiempo final de exploración, así como también el desempeño de una flota a lo largo del tiempo. Se realizaron también pruebas con robots Butiá y sensores de rango RPLidar en escenarios simples, mostrando que el conjunto de algoritmos seleccionado y la arquitectura implementada son viables en hardware real.