Un esquema para mejorar la forma en que los robots de enjambre buscan múltiples objetivos
Durante la última década, los investigadores han estado tratando de desarrollar técnicas que podrían permitir estrategias de colaboración efectivas entre equipos de robots. Una de las tareas que los equipos de robots podrían realizar mejor que los robots individuales es la búsqueda simultánea de varios objetivos u objetos en su entorno circundante.
La capacidad de un equipo de robots para buscar e identificar colectivamente numerosos objetivos a la vez podría ser útil para una amplia gama de aplicaciones. Por ejemplo, podría ayudar a las aplicaciones de vigilancia y ayudar a rastrear mejor a personas o vehículos.
Investigadores de la Universidad de Tongji y la Universidad de Stuttgart han ideado recientemente un marco sistemático para permitir una búsqueda de objetivos múltiples más efectiva en robots de enjambre. Este marco, presentado en un artículo publicado en Acceso IEEEse basa en el uso de un método de optimización de enjambre de partículas mecánicas y campos de potencial artificial.
“La extensión innovadora hace que la optimización del enjambre de partículas bioinspiradas primero se dote de las propiedades mecánicas de los robots, lo que reduce el gasto de control y ya está más allá del alcance de la aplicación convencional de este algoritmo”, escribieron los investigadores en su artículo.
En su artículo, los investigadores primero resumen las características clave de las técnicas desarrolladas previamente para la búsqueda de objetivos múltiples, destacando qué tan bien se desempeñaron estas técnicas en las evaluaciones. Posteriormente, presentan su propio esquema basado en la optimización de enjambres de partículas mecánicas y campos de potencial artificial.
El esquema de los investigadores tiene en cuenta las aplicaciones de robots de enjambre del mundo real que podrían beneficiarse de la búsqueda de objetivos múltiples. Para permitir búsquedas más eficientes, organiza el enjambre de robots en general en subgrupos que buscan objetivos en función de las diferencias (p. ej., frecuencias de señal) entre estos objetivos.
Cuando un subgrupo se mueve hacia un objetivo que no es el que tiene asignado, recibe una penalización. Además de guiar el comportamiento colectivo de un enjambre para buscar múltiples objetivos de manera más eficiente, el marco propuesto por los investigadores ayuda a los robots a evitar obstáculos en su entorno o que bloquean su camino.
“Los grupos de robots que se mueven hacia objetivos no apuntados se aplican con penalizaciones, por lo tanto, se construye una función de objetivo unimodal para cada grupo de robots”, explicaron los investigadores en su artículo. “Mientras tanto, el método desarrollado contiene la capacidad de evitar obstáculos basada en una estrategia de cambio de módulo que funciona de acuerdo con sus prioridades”.
Los investigadores de la Universidad de Tongji y la Universidad de Stuttgart evaluaron su esquema tanto en simulaciones como en experimentos que desarrollaron con robots móviles reales. Descubrieron que su marco permitía a los enjambres de robots buscar y encontrar colectivamente varios objetivos, incluso cuando solo unos pocos robots realizaban la búsqueda.
En el futuro, el nuevo esquema presentado en este artículo reciente podría permitir que equipos de robots busquen varios objetivos u objetos a la vez de una manera altamente eficiente y organizada. Esto podría abrir nuevas posibilidades interesantes para una amplia variedad de aplicaciones, por ejemplo, mejorar los métodos de vigilancia o permitir el uso de equipos de robots como medio para buscar elementos específicos en una variedad de entornos.
En sus próximos estudios, los investigadores planean seguir evaluando la efectividad de su método y su valor para aplicaciones específicas del mundo real. Además, les gustaría desarrollar aún más su esquema para mejorar la precisión de localización general lograda por los robots.
