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 m ´etodo 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 pers...
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 m ´etodo 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 multi-robot y comunicación. En particular se define un
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 m ´etodo 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 multi-robot 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 on-line 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 este 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.
Citation
Goldhoorn, A., Garrell, A., Alquezar, R., Sanfeliu, A. Un nuevo método cooperativo para encontrar personas en un entorno urbano con robots móviles. A: Jornadas de Automática. "JA 2016: Libro de Actas de las XXXVII Jornadas de Automática". Madrid: Comité Español de Automática (CEA-IFAC), 2016, p. 206-213.
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