Estrategias de Deep Learning en SLAM Activo

El SLAM (Simultanous Localisation and Mapping) activo hace referencia al problema de controlar el movimiento de un robot que está realizando SLAM, de forma que se minimice la incertidumbre del mapa creado y de su localización. Tradicionalmente ha sido resuelto mediante filtros u otras aproximaciones que involucran procesos de decisión de Markov o algoritmos de aprendizaje por refuerzo. En éstos, es necesario (i) identificar las posibles acciones, (ii) calcular el valor futuro esperado de cada una de ellas (e.g. mediante funciones de utilidad) y (iii) ejecutar la acción óptima. En este Trabajo Fin de Máster se analiza la resolución del problema mediante redes neuronales profundas, un campo de gran auge en la actualidad donde el aprendizaje por excelencia es el supervisado, que atrae la mayoría de investigaciones y aplicaciones de la literatura. La naturaleza del problema abordado, sin embargo, hace necesario el uso de otra forma de aprendizaje automático: el aprendizaje por refuerzo profundo. Se ha analizado el potencial y las limitaciones de este marco de trabajo, empleado normalmente en entornos de simulación sencillos, donde la diferencia entre exploración y navegación y el problema de generalización (clave en el SLAM activo, puesto que la información a priori del entorno es nula) son habitualmente obviados. Se han implementado distintas aproximaciones de aprendizaje por refuerzo y refuerzo profundo basadas en Q-learning sobre el entorno de simulación Gazebo. Ambos aprendizajes y su capacidad de generalización a escenarios desconocidos se estudian en profundidad, consiguiendo que agentes entrenados naveguen por entornos totalmente desconocidos. Además, se propone la inclusión de una métrica de la matriz de covarianza en la función de recompensa, consiguiendo una reducción de entropía paulatina durante la exploración y favoreciendo acciones mucho más óptimas en términos de reducción de la in- certidumbre.<br /

Estrategias óptimas de exploración de grafos parcialmente desconocidos

Durante los últimos años, muchas de las tareas en el campo de la robótica móvil se han comenzado a resolver mediante una formulación basada en grafos, en las que los nodos codifican las poses del robot y los arcos las restricciones entre estas. Una de las aplicaciones de esta formulación, consiste en resolver el problema de exploración autónoma de entornos reales a través de la exploración de grafos, entendiendo esta última como el proceso por el cual se recorren los arcos del mismo hasta visitar sus vértices atendiendo a un determinado criterio. Esta herramienta, se puede utilizar para resolver el paradigma de SLAM (Simultaneous Localisation and Mapping) Activo, el cual hace referencia a la capacidad por parte del robot de elegir la secuencia de movimientos que le permita minimizar la incertidumbre de su localización y del entorno que está reconstruyendo mientras ejecuta SLAM.En este Trabajo Fin de Grado se han estudiado, implementado y evaluadodistintos algoritmos de planificación de rutas en grafos, con el objetivo de compararlas ventajas y limitaciones de cada uno de ellos, y de encontrar el camino que ofrezca la mínima incertidumbre para así poder resolver el problema de SLAM Activo. Para ello, se han analizado varios grafos basados en poses construidos a partir de entornos reales. Además, se ha estudiado el uso de varias métricas de la matriz de covarianza,con el objetivo de analizar cuál es la que permite encontrar el conjunto de acciones que proporcione una incertidumbre óptima durante las tareas de exploración.Se ha conseguido implementar un algoritmo que representa el estado del arte que es capaz de encontrar el camino de mínima incertidumbre entre dos puntos. Además, se ha demostrado que la única manera de garantizar estas trayectorias es incluyendo una métrica de la misma en el algoritmo de búsqueda. En concreto, la que se basa en el determinante de la matriz de covarianza o de incertidumbre (criterio de optimalidad D). Finalmente, se ha comprobado que cuando se trabaja con una representación reducida del grafo se obtiene una clara mejora en los tiempos de cómputo al realizar varias búsquedas.<br /

Evaluación de Estrategias de Exploración Robótica Autónoma.

El estudio de estrategias de exploración robótica autónoma es un tema actual y de gran interés en el ámbito de la robótica. Estos estudios están posibilitando la exploración de entornos desconocidos mediante robots que también desconocen su ubicación exacta. Esto es conocido como el problema de localización y mapeo simultáneos activos (SLAM Activo), cuyo objetivo principal es adquirir de la forma más eficaz y precisa posible un mapa de dicho entorno desconocido. En este Trabajo Fin de Grado se ha estudiado el problema de exploración robótica autónoma en entornos desconocidos mediante la implementación y evaluación de un algoritmo de SLAM Activo en el entorno de programación de MATLAB. Para ello, se han abordado las tres etapas del SLAM Activo, haciendo hincapié en la comparación de los distintos criterios empleados en el proceso de toma de decisiones. Inicialmente se han identificado las posibles zonas a explorar por el robot. De esas zonas se ha seleccionado la de mayor interés para la exploración robótica aplicando una función de utilidad. Finalmente, se ejecuta la acción de seguimiento de trayectoria mediante un algoritmo de planificación y seguimiento de trayectoria hacia la frontera seleccionada. Para la evaluación de este algoritmo, ha sido necesaria la creación de tres entornos distintos en el simulador de Gazebo sobre los que se han analizado los resultados obtenidos tras la exploración de cada uno de ellos. Se ha implementado un algoritmo capaz de ejecutar SLAM Activo, y se ha obtenido como conclusión que la función de utilidad basada en la mezcla de la entropía y el coste es la óptima para el proceso de exploración de un entorno desconocido en el menor tiempo posible.<br /