Arquitectura para robots de búsqueda y rescate urbano mediante el uso de algoritmos de anti-feromonas

[ES] El atentado del 11 de septiembre de 2001 fue el ataque terrorista con mayor mortalidad en la historia de la humanidad, con un resultado de 2.996 muertes y mas de 25.000 heridos. Entre las víctimas, un total de 343 bomberos y 72 policías perdieron sus vidas. La muerte de una gran parte de estas personas, y en especial de los servicios de emergencia, fue a causa del peligro que ataña acceder a través de los escombros de los edificios derruidos. Dada la situación, varios equipo y universidades que disponían de robots de rescate, acudieron hasta la zona cero para ayudar en la ardua tarea de buscar víctimas con vida. Este fatídico evento provocó el auge de la investigación en el ámbito de la Búsqueda y Rescate Urbano. Desde entonces hasta el día de hoy, se han empleado robots como respuesta a una catástrofe en diversas ocasiones. En este trabajo se ha desarrollado una arquitectura para el uso de un enjambre de robots heterogéneo y semi-supervisado en un entorno de Búsqueda y Rescate Urbano. Más concretamente, la arquitectura permite la combinación de diversos algoritmos orientados a este ámbito para la obtención de un sistema complejo y a su vez independiente tanto del hardware como de los métodos usados. Además, se propone una nueva estrategia de exploración colaborativa basada en el comportamiento social de las hormigas. El algoritmo planteado hace uso de feromonas repelentes como mecanismo para fomentar la exploración en entornos desconocidos. Para el análisis y prueba del algoritmo y la arquitectura propuestos en este trabajo, se han diseñado una serie de experimentos. En primer lugar se ha analizado el comportamiento del algoritmo de exploración con anti-feromonas en entornos acotados basados en topologías de rejilla y de laberinto; posteriormente se han realizado en un entorno real. Los experimentos han sido estudiados tanto con simulaciones como con robots reales. Para el análisis de la arquitectura planteada, se ha implementado un sistema de búsqueda y rescate completo sobre un robot Jetbot de Nvidia, el cual ha sido probado en un entorno real. Para finalizar, se demuestra cómo la arquitectura planteada y el algoritmo propuestos son soluciones adecuadas para su uso en respuesta a una catástrofe. Además, la arquitectura planteada en este trabajo también puede permitir el uso de algoritmos que surjan en el futuro

A comparison study of search heuristics for an autonomous multi-vehicle air-sea rescue system

The immense power of the sea presents many life-threatening dangers to humans, and many fall foul of its unforgiving nature. Since manned rescue operations at sea (and indeed other search and rescue operations) are also inherently dangerous for rescue workers, it is common to introduce a level of autonomy to such systems. This thesis investigates via simulations the application of various search algorithms to an autonomous air-sea rescue system, which consists of an unmanned surface vessel as the main hub, and four unmanned helicopter drones. The helicopters are deployed from the deck of the surface vessel and are instructed to search certain areas for survivors of a stricken ship. The main aim of this thesis is to investigate whether common search algorithms can be applied to the autonomous air-sea rescue system to carry out an efficient search for survivors, thus improving the present-day air-sea rescue operations. Firstly, the mathematical model of the helicopter is presented. The helicopter model consists of a set of differential equations representing the translational and rotational dynamics of the whole body, the flapping dynamics of the main rotor blades, the rotor speed dynamics, and rotational transformations from the Earth-fixed frame to the body frame. Next, the navigation and control systems are presented. The navigation system consists of a line-of-sight autopilot which points each vehicle in the direction of its desired waypoint. Collision avoidance is also discussed using the concept of a collision cone. Using the mathematical models, controllers are developed for the helicopters: Proportional-Integral-Derivative (PID) and Sliding Mode controllers are designed and compared. The coordination of the helicopters is carried out using common search algorithms, and the theory, application, and analysis of these algorithms is presented. The search algorithms used are the Random Search, Hill Climbing, Simulated Annealing, Ant Colony Optimisation, Genetic Algorithms, and Particle Swarm Optimisation. Some variations of these methods are also tested, as are some hybrid algorithms. As well as this, three standard search patterns commonly used in maritime search and rescue are tested: Parallel Sweep, Sector Search, and Expanding Square. The effect of adding to the objective function a probability distribution of target locations is also tested. This probability distribution is designed to indicate the likely locations of targets and thus guide the search more effectively. It is found that the probability distribution is generally very beneficial to the search, and gives the search the direction it needs to detect more targets. Another interesting result is that the local algorithms perform significantly better when given good starting points. Overall, the best approach is to search randomly at the start and then hone in on target areas using local algorithms. The best results are obtained when combining a Random Search with a Guided Simulated Annealing algorithm