Algoritmos de exploración para búsqueda y rescate usando enjambres de robots de bajo costo

U.T.N. PID2020 código CCUTNCO0007805

Datos del proyecto (2020)

Director: Dr. Ing.Claudio J. Paz

Codirector: Dr. Ing. Gonzalo Pérez Paina

Fecha de inicio y fin: 01/01/2020 al 31/12/2021

Integrantes: Dr. Ing. Diego González Dondo, Ing. M. Estefanía Pereyra, Ing Martín Nievas (Becario doctoral UTN)

Plan de investigación

En las últimas décadas, gracias a los avances en la conectividad, el mundo ha sido testigo de grandes catástrofes naturales y provocadas. Terremotos, inundaciones, atentados o accidentes tienen en común la presencia de equipos de búsqueda y rescate (SAR por las siglas de Search and Rescue), formados por expertos que arriesgan sus vidas buscando sobrevivientes. En los últimos años se han comenzado a incorporar robots a los equipos SAR, lo que permite explorar zonas de riesgo minimizando la exposición de los rescatistas a los peligros inherentes a la situación. Motivado por el accidente nuclear de Fukushima en 2011, desde 2012 a 2015 se llevó a cabo el DARPA Robotics Challenge, competencia que incentivaba a empresas, universidades y centros de investigación a desarrollar robots que puedan operar en ambientes peligrosos de tipo industrial de manera autónoma. Desde 2019 hasta 2021 se lleva a cabo el DARPA Subterranean Challenge, que consiste en la exploración por parte de robots autónomos de distintos ambientes bajo tierra: túneles de ciudades, minas subterráneas y cuevas. En este contexto, viendo que son problemas que están siendo abordados en la actualidad, este proyecto plantea resolver el problema de la exploración de un ambiente no estructurado, con robots móviles heterogéneos. Se propone almacenar una combinación entre mapas métricos y topológicos para la exploración. Se espera explotar la gran cantidad de información que provee un mapa métrico, que permite acciones de bajo nivel como la evasión de obstáculos, y de forma complementaria la representación simple de los mapas topológicos que permiten tareas de alto nivel como la planificación de trayectorias para el regreso a la base.

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