Implementación de enjambre de robots en operaciones de búsqueda y rescate.

Abstract

El trabajo de búsqueda y rescate es un área social en la que se puede aportar mucho tecnológicamente para la optimización del trabajo en materia de optimización del tiempo usado hoy en día y los riesgos que este trabajo requiere. El objetivo principal de este proyecto consiste en implementar la teoría de enjambres de robots en el área de búsqueda y rescate de personas en zonas de desastres. Primero, se definieron las funciones artificiales de potencial de Choset y de Kim, Wang y Shin con comportamiento multiplicativo y aditivo como los modelos matemáticos apropiados que convertían la situación del desastre en la función a optimizar por el algoritmo de Particle Swarm Optimization (PSO). Después, se implementó un algoritmo de optimización de partículas en un sistema multiagentes que simuló bajo condiciones ideales el comportamiento del enjambre. Se realizaron iteradas simulaciones para obtener los parámetros del algoritmo PSO que le daban un mejor comportamiento al sistema multiagentes. Luego, se realizaron iteraciones para poder determinar que el modelo de funciones artificiales de potencial de Choset con comportamiento multiplicativo era el modelo más valioso para el trabajo de búsqueda y rescate. Finalmente se hicieron pruebas en un entorno de simulación de robots en donde se verificó que tanto el modelo propuesto como el algoritmo PSO eran de utilidad en una situación con condiciones más realistas y con un modelo de robot definido en donde el enjambre debía llegar hacia una meta indicada evadiendo obstáculos. Se realizaron diversas simulaciones probando distintos controladores de trayectoria y de pose en los robots lo cual permitió determinar el controlador que le daba un mejor comportamiento al sistema multiagentes enfocado a la evasión de obstáculos en los casos planteados. A través de estas simulaciones se logró determinar además que los parámetros del algoritmo PSO y del modelo de la situación no daban el mismo comportamiento al sistema que condiciones ideales, por lo que se determinaron los parámetros que le daban un mejor comportamiento al sistema en condiciones realistas.