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Universidad Politécnica de Tulancingo

Generación de mapas usando robots móviles autónomos

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En el campo de la Ingeniería el concepto de Robot se usa para referirse a una amplia variedad de sistemas mecatrónicos entre los que se incluyen humanoides, brazos manipuladores, vehículos con ruedas, submarinos, drones, etc. Todos estos dispositivos tienen ciertas características que los distinguen de las máquinas o herramientas convencionales: percepción, actuación y control, es decir, un robot debe tener la capacidad para obtener información, también debe poseer los medios para calcular una respuesta y las herramientas necesarias para modificar su entorno.

Las aplicaciones de la Robótica abarcan una gran variedad de áreas, originalmente el objetivo de los robots manipuladores era realizar tareas que requieren mucha exactitud y repetitividad, como tareas de ensamble, posicionamiento o maquinado dentro de un proceso de fabricación, actualmente los robots han salido de las líneas de producción para enfrentar tareas de servicio en muchas áreas como en medicina, transporte, agricultura, inspección, etc.

Una de las tareas más interesantes en el área de la Robótica es la generación autónoma de mapas, la cual tiene aplicaciones en el monitoreo de espacios desconocidos o peligrosos, en la validación de planos, en la agricultura, entre otros, los mapas pueden representar distintos tipos de información dependiendo de los sensores usados: se tienen mapas topográficos, mapas de temperatura, mapas de humedad, planos arquitectónicos, por mencionar algunos.

El proceso de generación autónoma de mapas involucra dos tareas principales:

1. La navegación autónoma: que se refiere a la generación de trayectorias de movimiento usando un mapa del entorno en el que se pueden ubicar los obstáculos y zonas de interés.

2. El mapeo: que se refiere a la medición de ciertas características del entorno y el cálculo de su posición relativa para lo cual se requiere conocer la trayectoria de movimiento del robot.

Cada una de estas tareas se puede resolver de manera independiente: si el robot tiene acceso a un mapa del espacio en el que se encuentra entonces es posible trazar una ruta para desplazarse de manera segura. Por otro lado si la trayectoria del robot es conocida es posible ubicar las características del entorno con respecto a la posición actual.

El problema de resolver ambas tareas al mismo tiempo se conoce en la literatura internacional como: simultaneous localization and mapping (SLAM), en este problema se busca generar trayectorias para el movimiento de un robot en un ambiente desconocido mientras se crea un mapa de las características que se observan.

El problema de SLAM se resuelve de manera secuencial: se parte de una posición inicial del robot a partir de la cual se genera un mapa parcial utilizando las observaciones del robot en ese instante, después se genera una trayectoria que permita acercarse a una posición desconocida en el mapa para realizar nuevas mediciones, esta trayectoria debe alejarse lo más posible de los obstáculos y no cruzar áreas desconocidas para evitar colisiones, el proceso se repite considerando la nueva posición inicial hasta que todos los puntos en el mapa hayan sido medidos.

La arquitectura que necesita un robot móvil para implementar un algoritmo de SLAM es bastante compleja: es necesario contar con actuadores que permitan el movimiento del robot en el área establecida, ya sean ruedas o turbinas, también se necesitan distintos tipos de sensores para medir las variables internas del robot como posición, velocidad y orientación, y sensores para medir variables del entorno como cámaras, sensores de distancia y sonares.

Actualmente en el área de posgrado de Automatización y Control de la UPT se trabaja con un robot comercial conocido como Turtlebot, esta plataforma es un robot terrestre con ruedas, equipado con una gran variedad de sensores. Con este prototipo se han implementado los algoritmos mencionados satisfactoriamente, también se trabaja en el diseño de una plataforma más versátil para el trabajo en exteriores con el objetivo de utilizar esta propuesta en problemas reales de nuestra comunidad.

DR. RAFAEL STANLEY NÚÑEZ CRUZ
Profesor investigador de la UPT

rafael.nunez@upt.edu.mx

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