Búsqueda del camino óptimo en mapeo de habitación simulada utilizando drones con sonar

Abstract

Los robots domésticos se enfrentan a diferentes y complicados ambientes, gracias a su producción en masa y aumento de su complejidad. Para poder aprovechar sus capacidades y poder interactuar con el ambiente y sus usuarios, se necesita un mapa, que contenga información contextual y que les permita navegar en su entorno. En este trabajo se busca generar un mapa de tres dimensiones de habitaciones. Dada la complejidad de esto se hicieron dos simplificaciones: la primera, se usaron mapas sencillos generados artificialmente; la segunda, considera que el robot solo tiene que captar con su sensor un punto del mapa, para considerarlo como correcto, en vez de tomar mediciones y editar el mapa acorde a estas mediciones. Estas restricciones se tomaron para enfocarse en probar los métodos de optimización y, además, probar si una simplificación de este problema puede ser resuelto. Para poder revisar el mapa se diseñó e implementó un algoritmo, que permite revisar todos los puntos pertenecientes a una nube de puntos, que es como se definió el mapa. Para esto se utilizaron cuatro módulos encargados de: Odometría, control y planeación de trayectoria, determinación de pose optima, contención y manejo del mapa. Con estos módulos se efectuó la comparación de los métodos de optimización de SciPy, en tres diferentes mapas. Como métrica de eficiencia se usó el porcentaje de puntos vistos, sobre la cantidad de puntos totales del mapa. Solamente tres métodos de optimización, Powell, Neldel-Mead y COBYLA, pertenecientes a la librería SciPy, lograron revisar todos los mapas. En particular el método Powell se demoró 44 ciclos en revisar 75% de los puntos del mapa cuadrado, el método Neldel-Mead tomó 68 ciclos y al método COBYLA le tomó 61 ciclos en las mismas condiciones. Este es un ejemplo representativo de los resultados obtenidos, donde Powell logró superar en menor cantidad de ciclos al resto de los métodos en los tres mapas. Es interesante notar, que el método Powell que tiene menor complejidad, sea el que tiene menor cantidad de ciclos. Con esto se demuestra que, a pesar de las simplificaciones del problema, se puede lograr revisar todos los puntos de la nube que componen el mapa. Esto confirma la hipótesis que existe un método de optimización que logra generar un mapa de tres dimensiones.