Resumen de Trajectory planning Algorithms for bio-inspired Drones
Fabio Rodríguez Sánchez
Las matemáticas y la optimización computacional son fundamentales para el avance de la robótica, particularmente en el caso de los Vehículos Aéreos No Tripulados (UAVs), comúnmente conocidos como drones. Esta tesis aborda desafíos clave en la planificación y coordinación de diversos sistemas robóticos que integran drones, motivados por la creciente complejidad de las aplicaciones que involucran sistemas multi-robot y diseños bioinspirados. A diferencia de gran parte de la investigación existente, que a menudo prioriza la construcción de sistemas y las pruebas empíricas, este trabajo se centra en enfoques formales de resolución de problemas basados en técnicas de optimización y diseño algorítmico.
La tesis realiza contribuciones significativas en tres áreas principales: (1) planificación de trayectorias para sistemas de drones multi-robot, (2) planificación de trayectorias para drones ornitópteros y (3) planificación de trayectorias para sistemas robóticos marsupiales.
En primer lugar, se introduce un algoritmo novedoso para evitar colisiones en sistemas multi-robot que minimiza el consumo de energía y el tiempo de misión. Al asignar ángulos de giro a los drones, el algoritmo garantiza una navegación segura y la resolución dinámica de conflictos. Los experimentos computacionales realizados demuestran su eficiencia y un rendimiento superior en comparación con el estado del arte.
En segundo lugar, la tesis presenta un enfoque basado en optimización para planificar trayectorias eficientes en drones ornitópteros, alternando entre fases de aleteo y planeo. Este método también se amplía mediante técnicas de aprendizaje automático, lo que permite la generación de trayectorias eficientes en tiempo real incluso en entornos con incertidumbres.
Finalmente, se propone una estrategia para la planificación de rutas en sistemas robóticos marsupiales con cable (un dron conectado a un vehículo terrestre), garantizando una navegación sin colisiones para los robots y el cable en entornos 3D complejos. Combinando el modelado geométrico del cable con heurísticas eficientes, el algoritmo consigue planificar en tiempo real y supera a otras aproximaciones del estado del arte tanto en precisión como en eficiencia.
Todos los algoritmos desarrollados en esta tesis han sido implementados en Python y publicados como código abierto. Además, se han realizado experimentos exhaustivos para evaluar su rendimiento. Estas contribuciones impulsan el estado del arte en la coordinación multi-robot, el vuelo eficiente de vehículos ornitópteros autónomos, y los sistemas marsupiales robóticos con cable, estableciendo una base sólida para futuras investigaciones e innovaciones en estos campos.
