Resumen de Un nuevo método cooperativo para encontrar personas en un entorno urbano con robots móviles
Alex Goldhoorn, Anaís Garrell Zulueta, René Alquézar Mancho, Alberto Sanfeliu Cortés
Se presenta un nuevo método para localizar a personas en entornos urbanos usando robots móviles sociales que trabajan de manera cooperativa, el cual supera las limitaciones de enfoques ya existentes, que se adaptan a entornos específicos, o se basan en comportamientos humanos poco realistas. Con este método cooperativo los robots pueden encontrar a personas fuera del campo de rango de sensores u ocultados por obstáculos dinámicos o estáticos. Nuestro enfoque incluye la búsqueda de personas, seguimiento, cooperación multirobot y comunicación. En particular se define un “Cooperative Highest-Belief Continuous Real-time POMCP” que puede ejecutarse en tiempo real y en entornos continuos y grandes. En este método se usan algoritmos de búsqueda online Partially Observable Monte-Carlo Planning (POMCP), los cuales, al contrario de trabajos anteriores son capaces de planificar con incertidumbre y con grandes espacios de estados. La estrategia de búsqueda hace un balanceo entre la probabilidad de que la persona esté en una posición concreta, la distancia de las posiciones, y si la posición está cerca de una meta ya asignada a otro robot. Se ha validado el método con extensivo número de simulaciones y experimentos reales con una persona y dos robots.
