Multi-robot deployment planning in communication-constrained environments

A lo largo de los últimos años se ha podido observar el aumento del uso de equipos de robots en tareas en las cuales es imposible o poco eficiente la intervención de los humanos, e incluso que implica un cierto grado de riesgo para una persona. Por ejemplo, monitorización de entornos de difícil acceso, como podrían ser túneles, minas, etc. Éste es el tema en el que se ha enfocado el trabajo realizado durante esta tesis: la planificación del despliegue de un equipo de agentes para la monitorización de entornos.La misión de los agentes es alcanzar unas localizaciones de interés y transmitirle la información observada a una estación base estática. Ante la ausencia de una infraestructura de comunicaciones, una transmisión directa a la base es imposible. Por tanto, los agentes se deben coordinar de manera autónoma, de modo que algunos de ellos alcancen los objetivos y otros realicen la función de repetidor para retransmitir la información.Nos hemos centrado en dos líneas de investigación principales, relacionadas con dos maneras del envío de la información a la estación base. En el primer enfoque, los agentes deben mantener un enlace de comunicación con la base en el momento de alcanzar los objetivos. Con el fin de, por ejemplo, poder interactuar desde la base con un robot que ha alcanzado el objetivo. Para ello hemos desarrollado un método que obtiene las posiciones óptimas para los agentes utilizados a modo de repetidor. A continuación, hemos implementado un método de planificación de caminos de modo que los agentes pudiesen navegar el máximo tiempo posible dentro de zonas con señal. Empleando conjuntamente ambos métodos, los agentes extienden el área de cobertura de la estación base, estableciendo un enlace de comunicación desde la misma hasta los objetivos marcados.Utilizando este método, el equipo es capaz de lidiar con variaciones del entorno si la comunicación entre los agentes no se pierde. Sin embargo, los eventos tan comunes e irrelevantes para los seres humanos, como el simple cierre de una puerta, pueden llegar a ser críticos para el equipo de robots. Ya que esto podría interrumpir la comunicación entre el equipo. Por ello, hemos propuesto un método distribuido para que el equipo sea capaz de reconectarse, formando una cadena hacia un objetivo, en escenarios donde haya variaciones con respecto al mapa inicial que poseían los robots.La segunda parte de la presente tesis se ha centrado en misiones de recopilación de datos de un entorno. Aquí la comunicación con la estación base, en el instante de alcanzar un objetivo, no es necesaria y a menudo imposible. Por tanto, en este tipo de escenarios, es más eficiente que algunos agentes, llamados trabajadores, recopilen datos del entorno, y otros, denominados colectores, reúnan la información de los que trabajan para periódicamente retransmitirla a la base. De este modo tan solo los colectores realizan largos viajes a la estación base, mientras que los trabajadores emplean la mayor parte de su tiempo exclusivamente a la recopilación de datos.Primero, hemos desarrollado dos métodos para la planificación de caminos para la sincronización entre los trabajadores y colectores. El primero, muestrea el espacio de manera aleatoria, para obtener una solución lo más rápido posible. El segundo, usando FMM, es más lento, pero obtiene soluciones óptimas.Finalmente, hemos propuesto una técnica global para la misión de recopilación de datos. Este método consiste en: encontrar el mejor balance entre la cantidad de trabajadores y colectores, la mejor división del escenario en áreas de trabajo para los trabajadores, la asociación de los trabajadores para transmitir los datos recopilados a los colectores o directamente a la estación base, así como los caminos de los colectores. El método propuesto trata de encontrar la mejor solución con el fin de entregar la mayor cantidad de datos y que el tiempo de "refresco" de los mismos sea el menor posible.<br /

Evaluación y comparación de sistemas de planificación de navegación de robots en entornos dinámicos

Este trabajo aborda un análisis comparativo de diferentes técnicas de planificación de movimientos en entornos dinámicos. Se basa en trabajos anteriores, en los que se desarrollaron dos técnicas de planificación de movimientos para un robot que se mueve en un entorno dinámico. Se trata de técnicas de navegación robocéntricas en las que el modelo del entorno dinámico se basa en el espacio de velocidad-tiempo del robot, donde se representan tanto los objetos estáticos como dinámicos. La primera técnica trabaja sobre un espacio de velocidades bidimensional (velocidad lineal-velocidad angular). Explota la idea de identificar la mejor estrategia en función de la situación en la que se encuentra el robot. La segunda técnica optimiza una función objetivo en el espacio de velocidad-tiempo para obtener comandos óptimos y trayectorias seguras. Además, incorpora la técnica desarrollada en el primer trabajo como heurística para mejorar la toma de decisiones, dando lugar a Strategies-Optimization. Para evaluar el rendimiento de la navegación con dichas técnicas se define una serie de métricas, que permiten seleccionar los mejores parámetros de optimización para cada tipo de escenario. Estas métricas evalúan y comparan los comportamientos en diferentes escenarios, lo que permite tener una evaluación completa de todas las técnicas. Además, en aplicaciones reales los robots tienen que moverse en escenarios tanto de interior como de exterior. Sin embargo, para que los robots construyan un mapa del entorno, se localicen y naveguen utilizan diferentes sensores, debido al tipo de información disponible y a la incertidumbre de cada sensor en cada momento. Esto provoca discontinuidades en localización o incluso pérdida de ello, lo que debe evitarse. En este trabajo se presenta una técnica de localización unificada para entornos de interior-exterior que permite una transición continua entre una zona de la que se dispone un mapa construido con los sensores láser a bordo del robot y una zona que utiliza el GPS para la localización del robot

Towards autonomous robotic systems: seamless localization and trajectory planning in dynamic environments

Evolucionar hacia una sociedad más automatizada y robotizada en la que podamos convivir con sistemas robóticos que desempeñen tareas poco atractivas o peligrosas para el ser humano, supone plantearnos, entre otras cuestiones, qué soluciones existen actualmente y cuáles son las mejoras a incorporar a las mismas. La mayoría de aplicaciones ya desarrolladas son soluciones robustas y adecuadas para el fin que se diseñan. Sin embargo, muchas de las técnicas implantadas podrían funcionar de manera más eficiente o bien adaptarse a otras necesidades. Asimismo, en la mayoría de aplicaciones robóticas adquiere importancia el contexto en el que desempeñan su función. Hay entornos estructurados y fáciles de modelar, mientras que otros apenas presentan características utilizables para obtener información de los mismos.Esta tesis se centra en dos de las funciones básicas que debe tener cualquier sistema robótico autónomo para desplazarse de forma robusta en cualquier tipo de entorno: la localización y el cálculo de trayectorias seguras. Además, los escenarios en los que se desea poner en práctica la investigación son complejos: un parque industrial con zonas cuyas características de entorno (usualmente geométricas) son utilizadas para que un robot se localice, varían; y entornos altamente ocupados por otros agentes móviles, como el vestíbulo de un teatro, en los que se debe considerar las características dinámicas de los demás para calcular un movimiento que sea seguro tanto para el robot como para los demás agentes.La información que se puede percibir de los escenarios con ambientes no homogéneos, por ejemplo de interior y exterior, suele ser de características diferentes. Cuando la información que se dispone del entorno proviene de sensores diferentes hay que definir un método que integre las medidas para tener una estimación de la localización del robot en todo momento. El tema de la localización se ha investigado intensamente y existen soluciones robustas en interior y exterior, pero no tanto en zonas mixtas. En las zonas de transición interior-exterior y viceversa es necesario utilizar sensores que funcionan correctamente en ambas zonas, realizando una integración sensorial durante la transición para evitar discontinuidades en la localización o incluso que el robot se pierda. De esta manera la navegación autónoma, dependiente de la correcta localización, funcionará sin discontinuidades ni movimientos bruscos.En entornos dinámicos es esencial definir una forma de representar la información que refleje su naturaleza cambiante. Por ello, se han definido en la literatura diferentes modelos que representan el dinamismo del entorno, y que permiten desarrollar una planificación de trayectorias directamente sobre las variables que controlan el movimiento del robot, en nuestro caso, las velocidades angular y lineal para un robot diferencial. Los planificadores de trayectorias y navegadores diseñados para entornos estáticos no funcionan correctamente en escenarios dinámicos, ya que son puramente reactivos. Es necesario tener en cuenta la predicción del movimiento de los obstáculos móviles para planificar trayectorias seguras sin colisión. Los temas abordados y las contribuciones aportadas en esta tesis son:• Diseño de un sistema de localización continua en entornos de interior y exterior, poniendo especial interés en la fusión de las medidas obtenidas de diferentes sensores durante las transiciones interior-exterior, aspecto poco abordado en la literatura. De esta manera se obtiene una estimación acotada de la localización durante toda la navegación del robot. Además, la localización se integra con una técnica reactiva de navegación, construyendo un sistema completo de navegación. El sistema integrado se ha evaluado en un escenario real de un parque industrial, para una aplicación logística en la que las transiciones interior-exterior y viceversa suponían un problema fundamental a resolver.• Definición de un modelo para representar el entorno dinámico del robot, llamado Dynamic Obstacle Velocity-Time Space (DOVTS). En este modelo aparecen representadas las velocidades permitidas y prohibidas para que el robot evite las colisiones con los obstáculos de alrededor. Este modelo puede ser utilizado por algoritmos de navegación ya existentes, y sirve de base para las nuevas técnicas de navegación desarrolladas en la tesis y explicadas en los siguientes puntos. • Desarrollo de una técnica de planificación y navegación basada en el modelo DOVTS. En este modelo se identifica un conjunto de situaciones relativas entre el robot y los obstáculos. A cada situación se asocia una estrategia de navegación, que considera la seguridad del robot para evitar colisiones, a la vez que intenta minimizar el tiempo al objetivo.• Implementación de una técnica de planificación y navegación basada en el modelo DOVTS, que utiliza explícitamente la información del tiempo para la planificación del movimiento. Se desarrolla un algoritmo A*-like que planifica los movimientos de los siguientes instantes, incrementando la maniobrabilidad del robot para la evitación de obstáculos respecto al método del anterior punto, a costa de un mayor tiempo de cómputo. Se analizan las diferencias en el comportamiento global del robot con respecto a la técnica anterior.Los diferentes aspectos que se han investigado en esta tesis tratan de avanzar en el objetivo de conseguir robots autónomos que puedan adaptarse a nuestra vida cotidiana en escenarios que son típicamente dinámicos de una forma natural y segura.<br /

Mapping and Semantic Perception for Service Robotics

Para realizar una tarea, los robots deben ser capaces de ubicarse en el entorno. Si un robot no sabe dónde se encuentra, es imposible que sea capaz de desplazarse para alcanzar el objetivo de su tarea. La localización y construcción de mapas simultánea, llamado SLAM, es un problema estudiado en la literatura que ofrece una solución a este problema. El objetivo de esta tesis es desarrollar técnicas que permitan a un robot comprender el entorno mediante la incorporación de información semántica. Esta información también proporcionará una mejora en la localización y navegación de las plataformas robóticas. Además, también demostramos cómo un robot con capacidades limitadas puede construir de forma fiable y eficiente los mapas semánticos necesarios para realizar sus tareas cotidianas.El sistema de construcción de mapas presentado tiene las siguientes características: En el lado de la construcción de mapas proponemos la externalización de cálculos costosos a un servidor en nube. Además, proponemos métodos para registrar información semántica relevante con respecto a los mapas geométricos estimados. En cuanto a la reutilización de los mapas construidos, proponemos un método que combina la construcción de mapas con la navegación de un robot para explorar mejor un entorno y disponer de un mapa semántico con los objetos relevantes para una misión determinada.En primer lugar, desarrollamos un algoritmo semántico de SLAM visual que se fusiona los puntos estimados en el mapa, carentes de sentido, con objetos conocidos. Utilizamos un sistema monocular de SLAM basado en un EKF (Filtro Extendido de Kalman) centrado principalmente en la construcción de mapas geométricos compuestos únicamente por puntos o bordes; pero sin ningún significado o contenido semántico asociado. El mapa no anotado se construye utilizando sólo la información extraída de una secuencia de imágenes monoculares. La parte semántica o anotada del mapa -los objetos- se estiman utilizando la información de la secuencia de imágenes y los modelos de objetos precalculados. Como segundo paso, mejoramos el método de SLAM presentado anteriormente mediante el diseño y la implementación de un método distribuido. La optimización de mapas y el almacenamiento se realiza como un servicio en la nube, mientras que el cliente con poca necesidad de computo, se ejecuta en un equipo local ubicado en el robot y realiza el cálculo de la trayectoria de la cámara. Los ordenadores con los que está equipado el robot se liberan de la mayor parte de los cálculos y el único requisito adicional es una conexión a Internet.El siguiente paso es explotar la información semántica que somos capaces de generar para ver cómo mejorar la navegación de un robot. La contribución en esta tesis se centra en la detección 3D y en el diseño e implementación de un sistema de construcción de mapas semántico.A continuación, diseñamos e implementamos un sistema de SLAM visual capaz de funcionar con robustez en entornos poblados debido a que los robots de servicio trabajan en espacios compartidos con personas. El sistema presentado es capaz de enmascarar las zonas de imagen ocupadas por las personas, lo que aumenta la robustez, la reubicación, la precisión y la reutilización del mapa geométrico. Además, calcula la trayectoria completa de cada persona detectada con respecto al mapa global de la escena, independientemente de la ubicación de la cámara cuando la persona fue detectada.Por último, centramos nuestra investigación en aplicaciones de rescate y seguridad. Desplegamos un equipo de robots en entornos que plantean múltiples retos que implican la planificación de tareas, la planificación del movimiento, la localización y construcción de mapas, la navegación segura, la coordinación y las comunicaciones entre todos los robots. La arquitectura propuesta integra todas las funcionalidades mencionadas, asi como varios aspectos de investigación novedosos para lograr una exploración real, como son: localización basada en características semánticas-topológicas, planificación de despliegue en términos de las características semánticas aprendidas y reconocidas, y construcción de mapas.In order to perform a task, robots need to be able to locate themselves in the environment. If a robot does not know where it is, it is impossible for it to move, reach its goal and complete the task. Simultaneous Localization and Mapping, known as SLAM, is a problem extensively studied in the literature for enabling robots to locate themselves in unknown environments. The goal of this thesis is to develop and describe techniques to allow a service robot to understand the environment by incorporating semantic information. This information will also provide an improvement in the localization and navigation of robotic platforms. In addition, we also demonstrate how a simple robot can reliably and efficiently build the semantic maps needed to perform its quotidian tasks. The mapping system as built has the following features. On the map building side we propose the externalization of expensive computations to a cloud server. Additionally, we propose methods to register relevant semantic information with respect to the estimated geometrical maps. Regarding the reuse of the maps built, we propose a method that combines map building with robot navigation to better explore a room in order to obtain a semantic map with the relevant objects for a given mission. Firstly, we develop a semantic Visual SLAM algorithm that merges traditional with known objects in the estimated map. We use a monocular EKF (Extended Kalman Filter) SLAM system that has mainly been focused on producing geometric maps composed simply of points or edges but without any associated meaning or semantic content. The non-annotated map is built using only the information extracted from an image sequence. The semantic or annotated parts of the map –the objects– are estimated using the information in the image sequence and the precomputed object models. As a second step we improve the EKF SLAM presented previously by designing and implementing a visual SLAM system based on a distributed framework. The expensive map optimization and storage is allocated as a service in the Cloud, while a light camera tracking client runs on a local computer. The robot’s onboard computers are freed from most of the computation, the only extra requirement being an internet connection. The next step is to exploit the semantic information that we are able to generate to see how to improve the navigation of a robot. The contribution of this thesis is focused on 3D sensing which we use to design and implement a semantic mapping system. We then design and implement a visual SLAM system able to perform robustly in populated environments due to service robots work in environments where people are present. The system is able to mask the image regions occupied by people out of the rigid SLAM pipeline, which boosts the robustness, the relocation, the accuracy and the reusability of the geometrical map. In addition, it estimates the full trajectory of each detected person with respect to the scene global map, irrespective of the location of the moving camera at the point when the people were imaged. Finally, we focus our research on rescue and security applications. The deployment of a multirobot team in confined environments poses multiple challenges that involve task planning, motion planning, localization and mapping, safe navigation, coordination and communications among all the robots. The architecture integrates, jointly with all the above-mentioned functionalities, several novel features to achieve real exploration: localization based on semantic-topological features, deployment planning in terms of the semantic features learned and recognized, and map building.<br /

Navegación de robots autónomos en entornos dinámicos

Uno de los principales objetivos de la robótica es desarrollar métodos robustos de planificación autónoma de trayectorias. En este proyecto se presenta una técnica de planificación en el espacio de velocidades-tiempo del robot basada en el algoritmo de búsqueda A*. La búsqueda está guiada por una función de costes en la que se incluyen los criterios de seguridad del robot, criterios de selección de estrategias del robot y criterios de distancia hasta el objetivo. El método fue satisfactoriamente validado en simulaciones y en escenarios reales con los robots Pioneer del Grupo de Robótica

Planificación de la navegación de robots en entornos dinámicos

Se desarrolla un técnica de planificación robocéntrica para la navegación de robots en entornos dinámicos. Los comandos de movimiento se calculan directamente en el espacio de control, el espacio de velocidad, sin restringir los comandos disponibles. La técnica se basa en un modelo en el que los obstáculos estáticos y móviles se representan en un mismo marco de trabajo. Las restricciones cinemáticas y dinámicas del vehí­culo se tratan explí­citamente en el modelo, al que denominamos Espacio de Velocidad Dinámico (EVD), calculando comandos de movimiento aplicables a vehí­culos reales sin aproximaciones. El razonar sobre este modelo lleva al planificador a identificar una situación de entre un conjunto finito de situaciones definidas en un Árbol de Situaciones. Se establece una jerarquía de condiciones relacionadas con estas situaciones para obtener la estrategia de navegación. La seguridad del vehí­culo y la evitación de otros obstáculos se consideran como el objetivo principal, dejando como secundario el obtener el movimiento más rápido hacia la posición destino, aunque también es relevante para establecer la estrategia de navegación

Planificación de movimientos en ambientes dinámicos usando objetos dinámicos de velocidad

El propósito de este proyecto es desarrollar un método de planificación de movimientos en ambientes dinámicos, evitando los obstáculos estáticos y dinámicos del entorno de navegación del robot mientras este se dirige hacia el objetivo. Para ello, se ha desarrollado un método para mapear los objetos dinámicos y estáticos en el espacio de velocidades del robot. Gracias a esto, pueden calcularse para cada objeto dinámico los tiempos a colisión y los tiempos de escape así como las velocidades del robot asociadas a estos. Como resultado final, la información obtenida es tratada para construir los Objetos Dinámicos de Velocidad(ODV), que representan un modelo dinámico de los objetos del entorno en el espacio de velocidades del robot. Esta epresentación unificada es usada para diseñar un método de planificación de movimientos en entornos dinámicos. El método tiene la capacidad de identificar situaciones en el espacio de velocidades del robot, realizando maniobras que evitan colisiones con los obstáculos del entorno conduciéndolo hasta el objetivo a alcanzar. Finalmente, el problema de encontrar una trayectoria hasta el objetivo es planteado como uno de optimización no lineal restringido, en el cual la trayectoria semilla inicial es generada directamente en el espacio de velocidades usando el modelo construido

Simulación del control exoesqueleto mediante el paradigma Assist-As-Needed

Este proyecto simula el comportamiento de un exoesqueleto acoplado a un brazo humano según el paradigma Assist-as-needed (asistencia bajo demanda). Este paradigma consiste en que durante los ejercicios de rehabilitación el robot no realiza todo el trabajo de movimiento sino que asiste, en la medida necesaria, el movimiento residual del paciente, permitiendo que éste pueda recuperar parte del movimiento del brazo sano. Con este propósito se ha diseñado un sistema de control del exoesqueleto de tal forma que el par del robot se regule según aquel que da el paciente. El sistema de control ofrece tres modos de funcionamiento pensados para adecuarse a las distintas terapias de rehabilitación. El modo asistencia es el que se adecua al paradigma assist-as-needed y puede ser regulado entre 0% y 100% de manera manual o automática según las condiciones del paciente. Un nivel 100 de asistencia significa que el robot realiza, por si mismo, los movimientos de rehabilitación preprogramados cargando con el brazo del paciente. Éste no realiza ningún esfuerzo. A medida que disminuye la asistencia el robot hace un porcentaje menor de fuerza. En consecuencia, el paciente tendrá que ejercer un esfuerzo cada vez mayor consiguiendo así una mejora. En el nivel de asistencia 0 el robot entra en el modo seguidor. Aquí el paciente es el que marca los movimientos mientras que el robot se limita a seguirle. Por último, el modo resistencia es aquel en el que el robot ofrece una cierta fuerza en contra del movimiento prefijada por un nivel de resistencia, obligando al paciente a ejercer sus músculos. Se han realizado simulaciones para validar todos los modos diseñados y se muestran resultados que las apoyan. Para ello se han programado distintos ejercicios de rehabilitación en los que se pueden observar los distintos parámetros dinámicos a los que están sometidos el robot y el paciente. Del mismo modo se ha llevado a cabo una sesión de experimentación con un brazo robótico Kuka perteneciente al centro IBEC de Barcelona, donde se ha encontrado una relación entre el trabajo que realiza el paciente y los niveles de asistencia y resistencia

Modelado y simulación de un robot Robucar TT

En este proyecto se ha creado un modelo para el robot Robucar TT del Grupo de Robótica, Percepción y Tiempo Real y posteriormente se ha implementado en el simulador Gazebo. El Robucar es un vehí­culo con tracción a las cuatro ruedas que puede moverse en tres modos distintos. El primero es el llamado modo coche, donde las ruedas traseras se fijan y giran únicamente las delanteras. En el segundo modo, de cuatro ruedas, todas ellas se mueven para permitir radios de giro menores. El último modo es el modo cangrejo, donde todas las ruedas giran en la misma dirección para permitir desplazamientos en diagonal. Un simulador de movimiento de un robot sirve para la puesta a punto de numerosas aplicaciones en robótica. Debe reproducir los más fielmente posible el comportamiento cinemático y dinámico del robot, además de sus distintos modos de tracción. Sin embargo, lo más habitual es que no lo esté. Por tanto, en este proyecto se ha planteado incorporar las caracterí­sticas obtenidas de la experimentación con el robot real Robucar TT. Para ello, se han planteado una serie de pruebas con el robot real y se ha comparado su comportamiento con el del simulado utilizando las mismas órdenes. Ello ha permitido el ajuste de los parámetros en el simulador, modificando el modelo inicial para que se ajuste mejor a la realidad. Dado que es inevitable que exista un error, se crea un modelo para éste y se estima su matriz de covarianzas. Otro de los objetivos del proyecto era el estudio del modelado geométrico del robot y de su entorno a partir de un sensor RGB-D como una cámara Kinect. Se han desarrollado distintos métodos para ello. Se presentan los resultados obtenidos y se analizan sus limitaciones de aplicabilidad

Navegación autónoma de un robot sobre terreno irregular usando mapas de elevación

A través de este proyecto se busca la navegación autónoma de un robot sobre un terreno donde hay obstáculos u otros tipos de impedimentos para esa navegación. Se pretende identificar los obstáculos de tal forma que el robot sepa si son transitables o no. Estos obstáculos son principalmente rampas, zanjas o escalones que dependiendo de las características del robot serán o no atravesables o tomados como obstáculos no transitables. El objetivo, además de que el robot pueda planificar la trayectoria y navegar por el entorno, es el registro de todos los obstáculos encontrados con sus características, para que luego otro robot pueda planificar su navegación en base a ese mapa.Para la realización del proyecto se utilizará el entorno de trabajo para el desarrollo de software para robots conocido como ROS (Robot Operating System) y el simulador a utilizar será Gazebo. Mediante estas herramientas, se conseguirá poner a prueba el software implementado para el robot mediante la definición de sus parámetros característicos.El robot donde se va a implementar el software es el Pioneer 3-AT de tracción diferencial, capaz de moverse en una variedad de terrenos (suelo interior, arenoso, asfalto, barro, etc) y con el sensor láser para la navegación.Se utilizará un mapa de elevación obtenido por un sensor de haces de láser (lidar) que más tarde será procesado por el robot para la obtención del mapa de transitabilidad.El sensor a utilizar para la detección de parámetros es el Velodyne HDL-32E, un sensor pequeño, ligero y resistente que emite hasta 32 haces de rayos láser que barren un ángulo vertical de hasta 40°. Será el encargado de la obtención del mapa 3D del terreno y los obstáculos.Con el mapa de elevación del terreno obtenido por Velodyne HDL-32E, se obtendrá un mapa de costes para la navegación, que dependerá de los parámetros del robot para así obtener un mapa de obstáculos que comprenderán desde objetos que se encuentren en el escenario como rampas con una pendiente mayor a la máxima que puede subir el robot o escalones de altura mayor a la atravesable.El mapa obtenido servirá tanto como para la navegación autónoma del mismo robot como para informar a otros robots de los objetos que se encuentran en el entorno de tal forma que, dependiendo de las características del nuevo robot, este sea capaz de etiquetarlos como obstáculos o zonas transitables para él.<br /