stringtranslate.com

Evitación de obstáculos

La evitación de obstáculos, en robótica , es un aspecto fundamental de los sistemas de navegación y control autónomos. Es la capacidad de un robot o de un sistema/máquina autónomo de detectar y sortear obstáculos en su camino para llegar a un destino predefinido. Esta tecnología desempeña un papel fundamental en diversos campos, entre ellos la automatización industrial, los coches autónomos, los drones e incluso la exploración espacial. La evitación de obstáculos permite a los robots operar de forma segura y eficiente en entornos dinámicos y complejos, reduciendo el riesgo de colisiones y daños.

Para que un robot o sistema autónomo pueda sortear obstáculos con éxito, debe ser capaz de detectarlos. Esto se hace más comúnmente mediante el uso de sensores , que permiten al robot procesar su entorno, tomar una decisión sobre lo que debe hacer para evitar un obstáculo y llevar a cabo esa decisión con el uso de sus efectores, o herramientas que permiten al robot interactuar con su entorno. [1]

Aproches

Existen varios métodos para que los robots o las máquinas autónomas tomen decisiones en tiempo real. Algunos de estos métodos incluyen enfoques basados ​​en sensores, algoritmos de planificación de rutas y técnicas de aprendizaje automático .

Basado en sensores

Ejemplo de evitación de obstáculos mediante sensores.

Uno de los enfoques más comunes para evitar obstáculos es el uso de varios sensores, como ultrasonidos , LiDAR , radar , sonar y cámaras . Estos sensores permiten que una máquina autónoma realice un proceso simple de 3 pasos: detectar, pensar y actuar. Reciben información sobre las distancias de los objetos y proporcionan al robot datos sobre su entorno que le permiten detectar obstáculos y calcular sus distancias. El robot puede entonces ajustar su trayectoria para navegar alrededor de estos obstáculos mientras mantiene su camino previsto. Todo esto se hace y se lleva a cabo en tiempo real y se puede utilizar de forma práctica y eficaz en la mayoría de las aplicaciones de evitación de obstáculos [1] [2]

Si bien este método funciona bien en la mayoría de las circunstancias, existen otras en las que técnicas más avanzadas podrían resultar útiles y apropiadas para llegar de manera eficiente a un punto final.

Un ejemplo de A*, un algoritmo de planificación de rutas

Algoritmos de planificación de rutas

Los algoritmos de planificación de rutas son fundamentales para calcular y trazar rutas óptimas sin colisiones. Estos algoritmos tienen en cuenta la posición del robot, su destino y la ubicación de los obstáculos en el entorno. Toman y almacenan esta información para mapear un área y luego usan ese mapa para calcular la ruta más rápida posible a un destino específico. Estos algoritmos se utilizan comúnmente en laberintos de rutas y vehículos autónomos. Los algoritmos de planificación de rutas populares incluyen A* (A-star), el algoritmo de Dijkstra y los árboles aleatorios de exploración rápida (RRT). Estos algoritmos ayudan al robot a encontrar la ruta más rápida para llegar a su objetivo mientras evita colisiones, todo en tiempo real. [3]

Técnicas de aprendizaje automático

Con el uso del aprendizaje automático, el abanico de posibilidades para evitar obstáculos se vuelve mucho mayor. Con la inteligencia artificial (IA), una máquina autónoma puede determinar un camino para llegar a su destino, pero también puede aprender a adaptarse a un entorno que cambia rápidamente al mismo tiempo. Puede hacerlo al ser sometida a muchas etapas de prueba de exposición a obstáculos y cambios ambientales. Al darle a una IA una tarea y una recompensa por realizar una tarea correctamente, con el tiempo, puede aprender a realizar esta tarea de manera eficiente y eficaz. Esto le permite a la máquina comprender cuáles son sus obstáculos y encontrar un camino eficiente para sortearlos. También le da a la máquina la capacidad de aprender a lidiar con casos específicos, que pueden incluir lidiar con agua, colinas, vientos fuertes o temperaturas, etc. Este uso de la IA permite a la máquina autónoma reaccionar en consecuencia a una gran cantidad de situaciones que podrían esperarse o no. Esta forma de evitar obstáculos es especialmente buena en los vehículos autónomos, ya que elimina los posibles errores humanos que pueden ocurrir. [4]

Aplicaciones

La evitación de obstáculos se puede encontrar en una variedad de campos diferentes, incluidos, entre otros:

Vehículos autónomos
Los vehículos con capacidad de conducirse por sí solos existen desde la década de 1980 y se han popularizado especialmente en la cultura moderna gracias a empresas como Tesla y Nvidia . [5]
Satélites
Debido a que hay desechos alrededor de la órbita de la Tierra, los satélites deben poder evitarlos. Para ello, pueden detectar y calcular si un objeto chocará con el satélite y cuándo. Una vez hecho esto, el satélite puede utilizar la resistencia para desacelerar y cambiar su trayectoria para evitar el impacto. [6]
Drones
Los drones se pueden utilizar de forma autónoma por diversos motivos, algunos de los cuales incluyen el correo, el ámbito militar, la cartografía, la agricultura y mucho más. [7]
Transporte público
El auge de los vehículos autónomos también ha llevado a su uso en el transporte público como una alternativa más barata que contratar conductores, eliminando al mismo tiempo posibles errores humanos. [8]
Sistemas industriales
Las grandes corporaciones utilizan la evitación de obstáculos en sus sistemas industriales automatizados, lo que reemplaza la necesidad de trabajadores y reduce la cantidad de errores cometidos.

Desafíos

Aunque estas estrategias para incorporar la evitación de obstáculos funcionan, tienen desafíos que aún requieren un mayor desarrollo y planificación. Por un lado, es difícil para los sensores captar rápidamente información sobre su entorno, hacer que la máquina procese la información y tomar una decisión sobre lo que tiene que hacer para evitar un obstáculo cuando se mueve demasiado rápido. Este problema es muy difícil de solucionar y si la máquina no puede actuar con la suficiente rapidez, puede provocar el peligro o la destrucción de la máquina y de las personas que se encuentran a su alrededor. También es increíblemente difícil tener en cuenta todos los posibles obstáculos que pueden interponerse en el camino de una máquina autónoma. Por ejemplo, cuando se trata de satélites, hay millones de piezas de escombros en la órbita de la Tierra, por lo que es difícil saber cuándo uno puede chocar con un satélite y desde dónde y cuándo. [9]

Referencias

  1. ^ ab Wang J, Herath D (2022). "¿Qué hace a los robots? Sensores, actuadores y algoritmos". En Herath D, St-Onge D (eds.). Fundamentos de la robótica: un enfoque multidisciplinario con Python y ROS . Singapur: Springer Nature. págs. 177–203. doi :10.1007/978-981-19-1983-1_7. ISBN 978-981-19-1983-1.
  2. ^ Discant A, Rogozan A, Rusu C, Bensrhair A (mayo de 2007). Sensores para detección de obstáculos: un estudio . 2007 30.° Seminario Internacional de Primavera sobre Tecnología Electrónica (ISSE). IEEE. págs. 100–105. doi :10.1109/ISSE.2007.4432828.
  3. ^ Véras LG, Medeiros FL, Guimaráes LN (marzo de 2019). "Revisión sistemática de la literatura sobre el proceso de muestreo en árboles aleatorios de exploración rápida". IEEE Access . 7 : 50933–50953. Bibcode :2019IEEEA...750933V. doi : 10.1109/ACCESS.2019.2908100 . S2CID  133481997.
  4. ^ Bachute MR, Subhedar JM (diciembre de 2021). "Arquitecturas de conducción autónoma: perspectivas de aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje profundo". Aprendizaje automático con aplicaciones . 6 : 100164. doi : 10.1016/j.mlwa.2021.100164 . S2CID  240502983.
  5. ^ Bimbraw K (2015). "Automóviles autónomos: pasado, presente y futuro: una revisión de los avances del último siglo, el escenario actual y el futuro esperado de la tecnología de vehículos autónomos". Actas de la 12.ª Conferencia internacional sobre informática en control, automatización y robótica . Scitepress: publicaciones científicas y tecnológicas. págs. 191–198. doi :10.5220/0005540501910198. ISBN . 978-989-758-122-9.S2CID 9957244  .
  6. ^ "Mitigación de la generación de desechos espaciales". Agencia Espacial Europea . Consultado el 9 de noviembre de 2023 .
  7. ^ "Vehículos aéreos autónomos y drones". Tecnología de sistemas no tripulados . 20 de octubre de 2023. Consultado el 9 de noviembre de 2023 .
  8. ^ Iclodean C, Cordos N, Varga BO (6 de junio de 2020). "Autobús lanzadera autónomo para transporte público: una revisión". Energies . 13 (11): 2917. doi : 10.3390/en13112917 . ISSN  1996-1073.
  9. ^ Kohout B (2000). "Desafíos en la evitación de obstáculos en tiempo real". Simposio de primavera de la AAAI sobre sistemas autónomos en tiempo real .