– Participar y controlar enjambres de robots y drones
Resumen
Hoy en día, los robots y los drones tienen un conjunto de tareas cada vez más amplio. Sin embargo, estos robots tienen una capacidad limitada para cooperar entre sí y con los humanos. ¿Cómo podemos aprovechar los beneficios potenciales de tener varios robots trabajando en paralelo para reducir el tiempo de finalización? Si los robots reciben tareas colectivas como un enjambre, potencialmente pueden coordinar sus operaciones sobre la marcha y adaptarse en función de las condiciones locales para lograr un desempeño de tareas óptimo o casi óptimo.
Junto con socios industriales, este proyecto tiene como objetivo abordar la colaboración entre múltiples robots y diseñar y evaluar soluciones tecnológicas que permitan a los usuarios utilizar y controlar sistemas autónomos de múltiples robots.
Período del proyecto: 2021-2025
Presupuesto: 17,08 millones de coronas danesas.
Gerente de proyecto
- Profesor Anders Lyhne Christensen
- Instituto Maersk Mc-Kinney Moller, SDU
- andc@mmmi.sdu.dk
Más sobre el proyecto (en inglés)
Los robots y drones asumen un conjunto cada vez más amplio de tareas, como el robot agrícola autónomo de AgroIntelli y los sistemas de respuesta a emergencias basados en drones de Robotto. Sin embargo, actualmente estos robots tienen una capacidad limitada para cooperar entre sí y con los humanos. En el caso de AgroIntelli, por ejemplo, actualmente solo se puede desplegar un robot en un campo a la vez y no puede responder eficazmente a la presencia de un tractor conducido por un hombre o incluso de otro robot agrícola trabajando en el mismo campo. En el futuro, AgroIntelli quiere aprovechar los beneficios potenciales de tener varios robots trabajando en paralelo en el mismo campo para reducir el tiempo de finalización. Una forma sencilla de lograr esto es dividir el campo en varias áreas distintas correspondientes al número de robots disponibles y luego asignar a cada robot su propia área. Sin embargo, este enfoque es inflexible y requiere una planificación detallada a priori. Si, en cambio, a los robots se les asignara la tarea colectivamente como un enjambre, potencialmente podrían coordinar su operación sobre la marcha y adaptarse en función de las condiciones locales para lograr un desempeño óptimo o casi óptimo de la tarea.
De manera similar, la arquitectura del sistema de Robotto requiere actualmente una unidad de control para gestionar cada dron desplegado. En escenarios de búsqueda de grandes áreas y operaciones con terreno complejo, la cobertura proporcionada por un solo dron es insuficiente. Varios drones pueden proporcionar datos en tiempo real sobre una superficie más grande y desde múltiples perspectivas, ayudando así a los equipos de respuesta a emergencias en sus operaciones en las que el tiempo es crítico. Sin embargo, en el sistema actual, los drones adicionales requieren cada uno de ellos un operador y una unidad de control dedicados. La coordinación entre operadores introduce una sobrecarga y puede convertirse en una lucha para mantener una comprensión compartida de la situación en rápida evolución. Por lo tanto, existe la necesidad de desarrollar algoritmos de control para la coordinación entre drones e interfaces que permitan una gestión de alto nivel del enjambre desde una única consola de control. La complejidad requiere interacciones avanzadas para mantener los datos procesables, simples y, al mismo tiempo, respaldar las demandas críticas de la operación. Este desafío es relevante para la búsqueda y rescate (SAR), así como para otras ofertas de servicios en la hoja de ruta, incluidas las misiones de extinción de incendios, inspecciones y primeros auxilios.
Para nuestros dos socios industriales, AgroIntelli y Robotto, y para empresas similares que están impulsando la tecnología robótica hacia aplicaciones en el mundo real, existe una clara necesidad insatisfecha de enfoques que permitan a los operadores humanos involucrarse y controlar de manera efectiva sistemas compuestos por múltiples robots autónomos. Esto plantea un conjunto completamente nuevo de desafíos en comparación con el paradigma actual donde existe un mapeo uno a uno entre el operador y el robot. El operador debe poder interactuar con el sistema a nivel de enjambre como una entidad única para establecer prioridades y limitaciones de la misión y, al mismo tiempo, poder intervenir y tomar el control de un solo robot o un subconjunto de robots. Un socorrista puede, por ejemplo, querer tomar el control de un dron para seguir a un civil o un grupo de personal cerca de un área de búsqueda, mientras que un agricultor puede querer reasignar uno o más de sus robots agrícolas a otro campo.
HERD desarrollará una comprensión de los desafíos en la colaboración de múltiples robots y diseñará y evaluará soluciones tecnológicas que permitan a los usuarios finales interactuar y controlar sistemas autónomos de múltiples robots. El proyecto se basará en casos de uso en agricultura y búsqueda y rescate respaldados por el conocimiento del dominio y el hardware robótico de los socios industriales. A través de los problemas y objetivos de investigación que se describen a continuación, buscamos permitir la próxima generación de colaboración entre humanos y enjambres.
Planificación de misiones previas a la operación y sobre la marcha para enjambres de robots: un aumento en la cantidad de robots bajo el control del usuario tiene el potencial de llevar a una finalización de tareas más rápida y/o una mayor calidad. Sin embargo, el aumento en el número de unidades aumenta significativamente la complejidad de la comunicación entre el usuario final y el robot y la coordinación entre robots. Como tal, es fundamental ayudar al usuario a asignar tareas de forma eficiente y eficaz entre robots. Responderemos las siguientes preguntas de investigación: (i) ¿Cuáles son las funcionalidades necesarias para que los humanos definan eficazmente las prioridades y limitaciones de la misión a nivel de enjambre? (ii) ¿Cómo pueden los sistemas robóticos dividir de forma autónoma las tareas según la ubicación, el contexto y la capacidad, y bajo las limitaciones definidas por el usuario final? (iii) ¿Cómo cambia el uso de tecnologías autónomas de múltiples robots las rutinas organizativas existentes y cuáles son necesarias nuevas?
Conciencia situacional bajo incertidumbre en tareas de múltiples robots: los usuarios de sistemas (multi)robots impulsados por IA a menudo desean simular el comportamiento del robot a través de múltiples opciones para determinar el mejor enfoque posible para la tarea en cuestión. Dada la naturaleza dependiente del contexto y basada en algoritmos de estos robots, la precisión de la simulación sólo se puede lograr hasta un grado limitado. Esta incertidumbre inherente afecta negativamente la capacidad del usuario para tomar una decisión informada sobre el mejor enfoque para completar la tarea. Apoyaremos la conciencia situacional en el control de sistemas multirobot estudiando: (i) ¿Cómo determinar y visualizar niveles de incertidumbre en escenarios de navegación de robots para optimizar la comprensión y el control del usuario? (ii) ¿Cuáles son las implicaciones de la representación digital del entorno operativo para la creación de sentido organizacional? (iii) ¿Cómo pueden las visualizaciones predictivas en vivo de trayectorias de múltiples robots y el desempeño de tareas apoyar la dirección y dirección de enjambres de robots desde lejos?
Intervención del usuario y control de subconjuntos de enjambres: dados los contextos potencialmente cambiantes (rápidamente) en los que operan los robots, los operadores humanos tendrán que adaptarse periódicamente a partir de un plan predeterminado para un subconjunto de robots. Esto plantea nuevas preguntas de investigación tanto en términos de control de robots, en el que el enjambre podría depender de un número suficiente de robots cercanos para mantener la comunicación, como en términos de interacción del usuario, en el que la selección precisa de robots y la sobrecarga de información pueden generar problemas rápidamente. Por lo tanto responderemos a las siguientes preguntas de investigación:
(i) Cuando un usuario toma el control de bajo nivel de un solo robot o un subconjunto de un enjambre de robots, ¿cómo debería hacerse y cómo debería responder el resto del sistema?
(ii) ¿Cómo pueden las interfaces de usuario ayudar al usuario a comprender el impacto potencial cuando desea intervenir o desviarse de los planes de la misión?
Validación de soluciones en aplicaciones del mundo real: con base en las aplicaciones del mundo real de fumigación adaptativa de herbicidas mediante robots agrícolas y búsqueda y rescate proporcionadas por nuestros socios industriales, validaremos las soluciones desarrolladas en el proyecto. Si bien ambos socios industriales se ocupan de sistemas robóticos, su diferencia tanto en el área de aplicación como en la solución técnica (en el aire versus en tierra) nos permite evaluar la generalización y eficiencia de nuestras soluciones en aplicaciones del mundo real. Responderemos a las siguientes preguntas de investigación:
(i) ¿Qué soluciones comunes deberían validarse en ambos escenarios y qué soluciones específicas de dominio son relevantes en los respectivos tipos de escenarios?
(ii) Qué adaptación e innovación empresarial y organizacional son necesarias para que la tecnología robótica de enjambre se adopte con éxito en el sector público y en el sector privado.
Los avances en inteligencia artificial, informática y mecatrónica significan que los robots pueden aplicarse a un conjunto de dominios cada vez más amplio. Para construir centros de investigación e innovación en informática de clase mundial, según el objetivo a largo plazo de DIREC, este proyecto se centra en desarrollar las competencias necesarias para abordar la compleja relación entre humanos, inteligencia artificial y robots autónomos.
Valor científico
El valor científico del proyecto es el desarrollo de nuevos métodos y técnicas para facilitar la interacción efectiva entre humanos y sistemas complejos de IA y la validación empírica en dos casos de uso distintos. Los casos de uso brindan oportunidades para participar en interacciones de enjambre en diversas demandas, incluidos dominios donde es posible una planificación cuidadosa a priori (contexto agrícola) y dominios caóticos y de ritmo rápido (búsqueda y rescate con drones). Por lo tanto, HERD conducirá a contribuciones significativas en las áreas de coordinación autónoma de múltiples robots y de interacción entre humanos y robots. Esperamos publicar al menos diez artículos de investigación de rango A y demostrar el potencial de las tecnologías desarrolladas en aplicaciones concretas del mundo real. Este proyecto también prepara a los socios para participar en propuestas de proyectos para el Programa Marco de la UE sobre temas específicos de robótica agrícola, conservación de la naturaleza, respuesta a emergencias, seguridad, etc., y en temas generales relacionados con el desarrollo de tecnologías habilitadoras clave.
Desarrollo de capacidades
HERD construirá y fortalecerá la capacidad de investigación en Dinamarca directamente a través de la educación de tres doctores y a través de la colaboración entre investigadores, expertos en el campo y usuarios finales que conducirá al crecimiento de la I+D industrial. Dinamarca ha sido un líder intelectual en robótica, innovando en la forma en que los humanos colaboran con los robots en la fabricación y la arquitectura, por ejemplo, Universal Robots, MiR, Odico, entre otros. A través de HERD, apoyamos no solo a los socios nombrados en el desarrollo y mejora de sus productos y servicios, sino que la novedosa colaboración entre los socios académicos, que no han trabajado juntos anteriormente, ayuda a garantizar que los institutos daneses de educación superior desarrollen las competencias y la mano de obra necesaria para garantizar un crecimiento continuo en los sectores de la robótica y la inteligencia artificial. De este modo, HERD contribuirá a crear la capacidad necesaria para facilitar la interacción eficaz entre los usuarios finales y los sistemas complejos de IA.
Valor comercial
HERD creará valor comercial mediante el desarrollo de tecnologías que permitan a los usuarios finales interactuar y controlar de manera efectiva sistemas compuestos por múltiples robots. Estas tecnologías aumentarán significativamente el valor de los productos de los socios industriales, ya que las tareas actuales se pueden realizar más rápido y a menor costo, y se pueden abordar tareas completamente nuevas que requieren múltiples robots coordinados. El aumento del valor, a su vez, aumentará las ventas y las exportaciones. Además, los sistemas multirobot tienen numerosos dominios de aplicación potenciales además de los abordados en este proyecto, como la inspección de infraestructuras, la construcción, el monitoreo ambiental y la logística. La inclusión de DTI como socio ayudará directamente a explorar estas oportunidades a través de una gama más amplia de transferencia de tecnología anticipada, mercados futuros y posibilidades de proyectos.
Valor social
HERD creará un valor social significativo y contribuirá directamente a los ODS 1 (fin de la pobreza), 2 (hambre cero), 13 (acción climática) y 15 (vida de ecosistemas terrestres). Un mayor uso de robots agrícolas puede, por ejemplo, conducir a una menor compactación del suelo y permitir la adopción de técnicas de agricultura de precisión, como el desmalezado mecánico, que elimina la necesidad de pesticidas. De manera similar, un mayor uso de drones en búsqueda y rescate puede reducir el tiempo necesario para salvar personas en situaciones críticas. DIREC News. Traducido al español
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