Iker Lluvia Hermosilla: "Contributions to autonomous robust navigation of mobile robots in industrial  applications".

Zuzendariak_Directores: Elena Lazkano Ortega/Ander Ansuategui Cobo.

2023_04_28, 11:30  Sala Ada Lovelace aretoa.

Abstract:

"Cada vez son más los escenarios en los que se ven robots móviles realizando tareas muy diversas, siendo las más comunes labores de transporte, limpieza o rescate. Sin ir más lejos, los medios de comunicación han mostrado recientemente cómo los robots pueden desinfectar escuelas y hospitales para prevenir que las personas se infecten de un determinado virus y evitar que este propague. Las funciones que quizá más impresionan son las de ayuda a la ciudadanía, pero el número de aplicaciones destinadas a la automatización de procesos en la industria es mucho más elevado.

Entre las capacidades que puede ofrecer un sistema móvil, probablemente las más demandadas son la flexibilidad, seguridad y robustez. Por un lado, sea cual sea el objetivo para el que se diseñe, una plataforma móvil debe ser capaz de adaptarse a los cambios que pueda sufrir un entorno con el paso del tiempo, o a las diferentes casuísticas que se puedan dar en este en el día a día. Además, debe evitar cualquier daño que pueda producir al resto de maquinaria y, especialmente, a las personas con las que comparta el espacio. Por otro lado, como cabe esperar, la plataforma móvil debe realizar las tareas que se le asignen de forma efectiva y dentro de un intervalo de tiempo determinado. Pese a que las últimas décadas los avances conseguidos en este campo han sido importantes, todavía existen retos que estos sistemas no han conseguido superar.

Un aspecto en el que las plataformas móviles actuales se quedan atrás en comparación con el punto que se ha alcanzado ya en la industria es la precisión. La cuarta revolución industrial trajo consigo la implantación de maquinaria en la mayor parte de procesos industriales, y una fortaleza de estos es su repetitividad. Los robots móviles autónomos, que son los que ofrecen una mayor flexibilidad, carecen de esta capacidad, principalmente debido al ruido inherente a las lecturas ofrecidas por los sensores y al dinamismo existente en la mayoría de entornos. Por este motivo, gran parte de este trabajo se centra en cuantificar el error cometido por los principales métodos de mapeado y localización de robots móviles, ofreciendo distintas alternativas para la mejora del posicionamiento.

Asimismo, las principales fuentes de información con las que los robots móviles son capaces de realizar las funciones descritas son los sensores exteroceptivos, los cuales miden el entorno y no tanto el estado del propio robot. Por esta misma razón, algunos métodos son muy dependientes del escenario en el que se han desarrollado, y no obtienen los mismos resultados cuando este varía. La mayoría de plataformas móviles generan un mapa que representa el entorno que les rodea, y fundamentan en este muchos de sus cálculos para realizar acciones como navegar. Dicha generación es un proceso que requiere de intervención humana en la mayoría de casos y que tiene una gran repercusión en el posterior funcionamiento del robot. En la última parte del presente trabajo, se popone un método que pretende optimizar este paso para así generar un modelo más rico del entorno sin requerir de tiempo adicional para ello."