En este trabajo de investigación se aborda el diseño de una plataforma robótica
orientada a la implementación de estrategias de búsqueda cooperativa bioinspiradas.
En particular, tanto el proceso de diseño de la parte electrónica como
hardware se han enfocado hacia la validación en entornos reales de algoritmos
capaces de afrontar problemas de búsqueda con incertidumbre, como lo es la búsqueda
de fuentes de olor que presentan variación espacial y temporal. Este tipo
de problemas pueden ser resueltos de forma más eficiente con el empleo de enjambres
con una cantidad razonable de robots, y por tanto la plataforma ha sido
desarrollada utilizando componentes de bajo coste. Esto ha sido posible por la
combinación de elementos estandarizados -como la placa controladora Arduino
y otros sensores integrados- con piezas que pueden ser fabricadas mediante una
impresora 3D atendiendo a la filosofía del hardware libre (open-source).
Entre los requisitos de diseño se encuentran además la eficiencia energética
-para maximizar el tiempo de funcionamiento de los robots-, su capacidad de
posicionamiento en el entorno de búsqueda, y la integración multisensorial -con la
inclusión de una nariz electrónica, sensores de luminosidad, distancia, humedad
y temperatura, así como una brújula digital-. También se aborda el uso de una
estrategia de comunicación adecuada basada en ZigBee. El sistema desarrollado,
denominado GNBot, se ha validado tanto en los aspectos de eficiencia energética
como en sus capacidades combinadas de posicionamiento espacial y de detección
de fuentes de olor basadas en disoluciones de etanol.
La plataforma presentada -formada por el GNBot, su placa electrónica GNBoard
y la capa de abstracción software realizada en Python- simplificará por
tanto el proceso de implementación y evaluación de diversas estrategias de detección,
búsqueda y monitorización de odorantes, con la estandarización de enjambres
de robots provistos de narices artificiales y otros sensores multimodales.This research work addresses the design of a robotic platform oriented towards
the implementation of bio-inspired cooperative search strategies. In particular, the
design processes of both the electronics and hardware have been focused towards
the real-world validation of algorithms that are capable of tackling search problems
that have uncertainty, such as the search of odor sources that have spatio-temporal
variability. These kind of problems can be solved more efficiently with the use of
swarms formed by a considerable amount of robots, and thus the proposed platform
makes use of low cost components. This has been possible with the combination
of standardized elements -as the Arduino controller board and other integrated
sensors- with custom parts that can be manufactured with a 3D printer attending
to the open-source hardware philosophy.
Among the design requirements is the energy efficiency -in order to maximize
the working range of the robots-, their positioning capability within the search environment,
and multiple sensor integration -with the incorporation of an artificial
nose, luminosity, distance, humidity and temperature sensors, as well as an electronic
compass-. Another subject that is tackled is the use of an efficient wireless
communication strategy based on ZigBee. The developed system, named GNBot,
has also been validated in the aspects of energy efficiency and for its combined capabilities
for autonomous spatial positioning and detection of ethanol-based odor
sources.
The presented platform -formed by the GNBot, the GNBoard electronics and
the abstraction layer built in Python- will thus simplify the processes of implementation
and evaluation of various strategies for the detection, search and monitoring
of odorants with conveniently standardized robot swarms provided with artificial
noses and other multimodal sensors