Resumen

Este artículo presenta un enfoque novedoso de control óptimo adaptable en tiempo real para sistemas de enjambres robóticos distribuidos. Aprovechamos la regresión de procesos gaussianos dispersos SGPR dentro de una arquitectura de control descentralizada, permitiendo que cada robot aprenda y adapte su política de control de forma autónoma a partir de datos locales de sensores y coordine con sus vecinos mediante comunicación esporádica y eficiente. El sistema propuesto muestra robustez frente a cambios dinámicos del entorno y restricciones de comunicación intra enjambre, mejorando de forma significativa la sincronización grupal y las tasas de cumplimiento de tareas respecto a métodos descentralizados tradicionales. La base teórica combina métodos kernel para aproximación de funciones con estrategias de optimización descentralizada, garantizando escalabilidad y desempeño en tiempo real. El potencial comercial abarca operaciones de búsqueda y rescate, agricultura de precisión y fabricación distribuida.

Introducción y definición del problema

Los enjambres robóticos distribuidos presentan retos relevantes para el control en tiempo real debido a la dinámica ambiental, limitaciones de comunicación y la necesidad de toma de decisiones descentralizada. Métodos tradicionales como algoritmos basados en consenso o campos potenciales suelen tener dificultades para adaptarse a cambios imprevistos o alcanzar un rendimiento óptimo en escenarios altamente complejos. El problema central es mapear de forma eficaz las observaciones locales de los sensores a acciones de control óptimas, manteniendo eficiencia computacional y operación descentralizada. Este trabajo propone combinar SGPR con una arquitectura de control adaptativa descentralizada para lograr sincronización robusta y mantenimiento de formaciones bajo incertidumbre y restricciones de comunicación, dentro del subcampo control óptimo adaptable en tiempo real.

Fundamentos teóricos y metodología

La regresión por procesos gaussianos GPR es un enfoque bayesiano no paramétrico para la aproximación de funciones que proporciona predicciones y medidas de incertidumbre, elemento clave para el control adaptable al valorar la confianza en las acciones de control. El proceso se define como f(x) ~ GP(mu(x), k(x, x')) con nucleo RBF k(x, x') = s2 exp( - ||x - x'||2 / (2 l2)), donde s2 es la varianza de la señal y l la escala de longitud que controla la suavidad de la función. La GPR estándar escala con complejidad O(n3), por lo que empleamos SGPR que aproxima el modelo mediante un conjunto escaso de pseudo entradas, seleccionadas con un enfoque de vectores de relevancia para una representación parsimoniosa.

En la arquitectura descentralizada cada robot mantiene su propio modelo SGPR entrenado con datos locales como medidas de proximidad a vecinos y parámetros ambientales. La ley de control se implementa mediante matrices kernel entre el estado actual y las pseudo entradas, con regularización para estabilidad. La comunicación es esparsa, intercambiando únicamente estados actuales y parámetros esenciales de pseudo entradas con un conjunto limitado de vecinos, reduciendo la sobrecarga y mejorando la tolerancia a fallos de comunicación.

Diseño experimental y explotación de datos

La evaluación se realiza mediante simulaciones en un entorno realista usando Gazebo. Se simula un enjambre de 20 robots en un entorno dinámico con obstáculos aleatorios y perturbaciones. Los datos simulados incluyen medidas de proximidad, distancia a obstáculos y fuerzas ambientales, formando conjuntos de entrenamiento de 10 000 pasos temporales con variables ambientales gobernadas por procesos estocásticos. Las pruebas miden error de formación, tasa de cumplimento de tarea, sobrecarga de comunicación y tasa de convergencia, comparando SGPR descentralizado con un algoritmo descentralizado de campos potenciales y con un controlador predictivo centralizado ocasional.

Resultados y discusión

Las simulaciones muestran que el sistema basado en SGPR supera significativamente los métodos de referencia, reduciendo el error de formación en promedio 45 por ciento frente a campos potenciales y 28 por ciento frente al enfoque centralizado ocasional, alcanzando una tasa de cumplimiento de 88 por ciento frente a 65 y 77 por ciento respectivamente. Además presenta menor sobrecarga de comunicación y convergencia más rápida. La naturaleza adaptativa de SGPR permite al enjambre enfrentarse a condiciones cambiantes y fallos de comunicación, mientras que la estrategia de comunicación escasa facilita la escalabilidad a enjambres de mayor tamaño.

Escalabilidad y hoja de ruta

Corto plazo 1 a 2 años despliegue en enjambres pequeños 10 a 50 robots para entornos controlados como logística de almacén o agricultura de precisión, optimizando la selección de pseudo entradas para rendimiento en tiempo real. Medio plazo 3 a 5 años escalado a enjambres de 50 a 200 robots para misiones de búsqueda y rescate y mapeo de precisión, incorporando fusión sensorial avanzada. Largo plazo 5 a 10 años integración con plataformas edge y sistemas de navegación autónoma para operación total en entornos no estructurados y desarrollo de técnicas de transferencia para adaptación rápida a nuevas tareas.

Conclusiones

Combinando SGPR y una arquitectura de control descentralizada se ofrece una solución viable para el control óptimo adaptable en tiempo real de enjambres robóticos distribuidos, alcanzando alta capacidad de control con huella de comunicación reducida. Este enfoque es prometedor para aplicaciones industriales y de servicio donde la adaptabilidad y la robustez son críticas.

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Comentario final

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