Estrategias de control multi-robot aplicadas a problemas de atrapamiento

El Trabajo de Fin de Grado pretende desarrollar estrategias de control en sistemas multi-robot (MRS) aplicadas al problema concreto de atrapamiento. En objetivo del atrapamiento es llevar a un grupo no coordinado de objetivos a un lugar deseado mediante la interacción con un equipo coordinado de robots. La dinámica de movimiento de los objetivos es fuertemente no lineal tanto en la posición de los objetivos como en la de los robots, constituyendo la principal fuente de complejidad del problema. Por otro lado, en ningún momento se asume un numero determinado de objetivos o robots, añadiendo generalidad a las soluciones diseñadas. Para ello, se plantea el estudio teórico y global del problema, aplicando de forma escalonada diferentes técnicas de control. La estrategia inicial se basa en la búsqueda de la formación óptima de los robots con respecto a la posición deseada para los objetivos. A partir aquí se aplica un control óptimo LQR apoyado en la linealización del sistema, que tiene como punto de partida la configuración previamente obtenida. Posteriormente, se aborda el diseño de estrategias de control no lineal basadas en la teoría de estabilidad de Lyapunov para superar los inconvenientes de la estrategia inicial. Por último, se incluye un breve desarrollo de estrategias adaptativas que generalizan el control no lineal a situaciones en las que no se conocen con precisión los parámetros de la dinámica de los objetivos. Además, el trabajo ha supuesto un esfuerzo de diseño de un entorno de simulación para poder evaluar todos los algoritmos, analizando las prestaciones de las diferentes estrategias propuestas. El desarrollo y evaluación de la primera estrategia de control ha supuesto la redacción de un artículo que ha sido aceptado y publicado en la 24a edición IEEE Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA).<br /

Coordinating Team Tactics for Swarm-vs.-Swarm Adversarial Games

While swarms of UAVs have received much attention in the last few years, adversarial swarms (i.e., competitive, swarm-vs.-swarm games) have been less well studied. In this dissertation, I investigate the factors influential in team-vs.-team UAV aerial combat scenarios, elucidating the impacts of force concentration and opponent spread in the engagement space. Specifically, this dissertation makes the following contributions: (1) Tactical Analysis: Identifies conditions under which either explicitly-coordinating tactics or decentralized, greedy tactics are superior in engagements as small as 2-vs.-2 and as large as 10-vs.-10, and examines how these patterns change with the quality of the teams' weapons; (2) Coordinating Tactics: Introduces and demonstrates a deep-reinforcement-learning framework that equips agents to learn to use their own and their teammates' situational context to decide which pre-scripted tactics to employ in what situations, and which teammates, if any, to coordinate with throughout the engagement; the efficacy of agents using the neural network trained within this framework outperform baseline tactics in engagements against teams of agents employing baseline tactics in N-vs.-N engagements for N as small as two and as large as 64; and (3) Bio-Inspired Coordination: Discovers through Monte-Carlo agent-based simulations the importance of prioritizing the team's force concentration against the most threatening opponent agents, but also of preserving some resources by deploying a smaller defense force and defending against lower-penalty threats in addition to high-priority threats to maximize the remaining fuel within the defending team's fuel reservoir.Ph.D