Minimum time search of moving targets in uncertain environments

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, leída el 19-07-2013Esta tesis aborda el desarrollo de un sistema autónomo para buscar un objetivo móvil en el menor tiempo posible sobre un entorno con incertidumbre, es decir, para resolver el problema de búsqueda de tiempo mínimo, que se presenta como un problema especial dentro de la teoría de búsqueda óptima. Se propone una solución Bayesiana para encontrar el objetivo utilizando varios agentes móviles con dinámica restringida provistos de sensores que proporcionan información del entorno. La búsqueda de tiempo mínimo involucra dos procesos: la estimación de la ubicación del objetivo a partir de la información recogida por los agentes que cooperan en la búsqueda, y el diseño de la planificación de las rutas que deben seguir los agentes para encontrar el objetivo. La estimación de la ubicación del objetivo se aborda utilizando técnicas Bayesianas, más específicamente, el filtro recursivo Bayesiano. Además, se propone un filtro de información, basado en el filtro de Kalman extendido, que afronta el problema de los retrasos en la comunicación (problema de medidas desordenadas). La planificación de las trayectorias de los agentes se plantea como un problema de decisión secuencial donde, a partir de la estimación de la ubicación del objetivo, se calculan las mejores acciones que los agentes tienen que realizar. Para ello se proponen tres estrategias Bayesianas: minimización del tiempo local de detección esperado, maximización de la probabilidad de detección descontada por una función dependiente del tiempo, y optimización de una función probabilística que integra una heurística que aproxima la observación esperada. Para implementar las estrategias se proponen tres soluciones. La primera, basada en la programación con restricciones, ofrece soluciones exactas para el caso discreto cuando el objeto es estático y el número de variables de decisión pequeño. La segunda es un algoritmo aproximado construido a partir del método de optimización de entropía cruzada que aborda el caso discreto para objetos dinámicos. La tercera es un algoritmo descentralizado basado en el método del gradiente que calcula decisiones en un horizonte limitado, teniendo en cuenta el futuro, en el caso continuo. Los problemas de búsqueda de tiempo mínimo se encuentran en el planteamiento de muchas aplicaciones reales, como son las operaciones de emergencia de búsqueda y rescate (p.e. rescate de náufragos en accidentes marítimos) o el control de la difusión de sustancias contaminantes (p.e. monitorización de derrames de petróleo). Esta tesis muestra cómo reducir el tiempo de búsqueda de un objeto móvil de forma eficiente, determinando qué estrategias de búsqueda tienen en cuenta el tiempo y bajo qué condiciones son válidas, y proporcionando algoritmos polinómicos que calculen las acciones que los agentes tienen que realizar para encontrar el objeto.This thesis is concerned with the development of an autonomous system to search a dynamic target in the minimum possible time in uncertain environments, that is, to solve the minimum time search problem, which is presented as an especial problem within the optimal search theory. This work proposes a Bayesian approach to nd the target using several moving agents with constrained dynamics and equipped with sensors that provide information about the environment. The minimum time search involves two process: the target location estimation using the information collected by the agents, and the planning of the searching routes that the agents must follow to nd the target. The target location estimation is tackled using Bayesian techniques, more precisely, the recursive Bayesian lter. Moreover, an improved information lter, based on the extended Kalman lter, that deals with the team communication delays (i.e. out of sequence problem) is presented. The agents trajectory planning is faced as a sequential decision making problem where, given the a priori target location estimation, the best actions that the agents have to perform are computed. For that purpose, three Bayesian strategies are proposed: minimizing the local expected time of detection, maximizing the discounted time probability of detection, and optimizing a probabilistic function that integrates an heuristic that approximates the expected observation. To implement the strategies, three solutions are proposed. The rst one, based on constraint programming, provides exact solutions in the discrete case when the target is static and the number of decision variables is small. The second one is an approximated algorithm stood on the cross entropy optimization method that tackles the discrete case for dynamic targets. The third solution is a gradient-based decentralized algorithm that achieves non-myopic solutions for the continuous case. The minimum time search problems are found inside the core of many real applications, such as search and rescue emergency operations (e.g. shipwreck accidents) or pollution substances di usion control (e.g. oil spill monitoring). This thesis reveals how to reduce the searching time of a moving target e ciently, determining which searching strategies take into account the time and under which conditions are valid, and providing approximated polynomial algorithms to compute the actions that the agents must perform to find the target.Depto. de Arquitectura de Computadores y AutomáticaFac. de InformáticaTRUEunpu

Sistema de identificación y seguimiento de superficies geográficas basadas en UAV con visión artificial

Master en Investigación en Informática, Facultad de Informática, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática , curso 2007-2008Depto. de Arquitectura de Computadores y AutomáticaFac. de InformáticaTRUEunpu

Sistema Software para el Robot Guía del Museo de Informática García Santesmases

El proyecto consiste en el desarrollo de un sistema para la resolución del problema de la planificación de trayectorias en dos dimensiones, para la navegación de robots móviles en superficies planas. Este sistema será utilizado por el robot guía del museo García‐ Santesmases de la facultad de Informática de la Universidad Complutense de Madrid. El robot tendrá la capacidad de reproducir sonidos con el objetivo de explicar a los visitantes las distintas piezas del museo. Asimismo se desarrollará una aplicación remota mediante tecnología inalámbrica, que se conectará al robot para monitorizar su posición y estado dentro del museo y para poder controlarlo manualmente. Se creará un entorno de visualización en dos dimensiones, que simule el comportamiento del robot en respuesta a la planificación elaborada por nuestro sistema. El entorno estará compuesto por obstáculos tanto fijos como aleatorios. [ABSTRACT] The project consists of the development of a system for solving the problem of two dimensional path planning for the navigation of mobile autonomous robots on flat surfaces. This system will be used by the robot guide of the Garcia‐Santesmases museum in the Faculty of Computer Sciences of the Complutense University of Madrid. The robot will be able to reproduce sounds aimed at explaining the different equipment of the museum to its visitors. Likewise we will develop a remote application using wireless technology, which will be connected to the robot in order to monitor its position and state within the museum, and to enable it to be manually controlled. A two dimensional visual enviroment will be created which will simulate the behaviour of the robot in response to the planning made by our system. The enviroment will be composed of different fixed as well as random obstacles

Minimum time search in uncertain dynamic domains with complex sensorial platforms

The minimum time search in uncertain domains is a searching task, which appears in real world problems such as natural disasters and sea rescue operations, where a target has to be found, as soon as possible, by a set of sensor-equipped searchers. The automation of this task, where the time to detect the target is critical, can be achieved by new probabilistic techniques that directly minimize the Expected Time (ET) to detect a dynamic target using the observation probability models and actual observations collected by the sensors on board the searchers. The selected technique, described in algorithmic form in this paper for completeness, has only been previously partially tested with an ideal binary detection model, in spite of being designed to deal with complex non-linear/non-differential sensorial models. This paper covers the gap, testing its performance and applicability over different searching tasks with searchers equipped with different complex sensors. The sensorial models under test vary from stepped detection probabilities to continuous/discontinuous differentiable/non-differentiable detection probabilities dependent on distance, orientation, and structured maps. The analysis of the simulated results of several static and dynamic scenarios performed in this paper validates the applicability of the technique with different types of sensor models

Trajectory generation and decision making for UAVs

The trajectory generation and its replanning in hostile environments for UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) is a discipline in expansion. The hostile environments contains threats, modelled here as radars. Initially a route is planned. Then, if during the fly arise pop-up threats, a replanning is carried out. In both cases the routes are obtained via the A* algorithm. When replanning, the UAV makes a decision about whether to continue the initial plan or to follow the replanned route. The multiattribute decision making theory is a suitable strategy