Navegación en robots móviles basada en técnicas de control predictivo neuronal

Abstract

En esta tesis se estudia el problema de la navegación en robots móviles con ruedas, que se desplazan por una superficie plana a través de un entorno parcialmente estructurado. En particular, se ha estudiado el problema del seguimiento de un camino de referencia previamente calculado, junto con la evitación de obstáculos no previstos en el instante de la planifica ción, los cuales son detectados mediante un sistema de medidas de distancias por ultrasonidos. El problema se ha analizado en sus dos aspectos fundamentales: la estrategia de control y el tratamiento de la información sensorial del entorno. En primer lugar, se realiza una revisión de los distintos métodos propuestos en la literatura para resolver el problema de la navegación en robots autónomos. Posteriormente, se presenta un esquema de control basado en técnicas de control predictivo basado en modelo (MBPC), en el que se ha modificado la función de coste para incluir elementos que penalicen, además del error en el seguimiento de la referencia y del esfuerzo de control típicos de este tipo de estrategia, la proximidad del robot a un obstáculo, que podrá ser fijo o móvil. Se utiliza un modelo no lineal para la predicción de las posiciones futuras del robot y se propone un modelo, basado en el filtro de Kalman, para predecir las posiciones futuras de los obstáculos móviles, así como de las matrices de covarianza asociadas a cada una de las predicciones, que permiten tener en cuenta la incertidumbre de estas. A continuación, se hace un estudio de la problemática que presenta el sistema de medidas de distancias por ultrasonidos disponible, proponiéndose algunas soluciones para reducir los problemas intrínsecos a este tipo de sensores. Posteriormente, se propone una solución neuronal para la realización, en tiempo real, del controlador predictivo antes mencionado. Esta solución aporta la ventaja adicional de eliminar el procesado previo de alto nivel de las medidas de los sensores, las cuales son directamente utilizadas como entradas para la red. El sistema de navegación que se propone se prueba experimentalmente en el robot comercial LABMATE, para el que se ha desarrollado un modelo dinámico no lineal, tanto para la predicción de las posiciones futuras del mismo como para la simulación necesaria para la generación de patrones de entrenamiento de la red neuronal. Se finaliza la tesis exponiendo las conclusiones más importantes y proponiendo algunas líneas de investigación futuras.