Introducción: La creciente complejidad de las aplicaciones robóticas modernas, desde la construcción colaborativa hasta operaciones distribuidas de búsqueda y rescate, exige protocolos de comunicación robustos y adaptativos para sistemas multi-robot descentralizados. Los algoritmos de consenso tradicionales presentan limitaciones frente a topologías de red dinámicas, conectividad intermitente y heterogeneidad sensorial. Presentamos BHORA, Optimización Híbrida Bayesiana para Acuerdo Robusto, un protocolo de consenso adaptativo que emplea optimización bayesiana para ajustar dinámicamente parámetros de consenso en función de las condiciones reales de la red y los datos sensoriales de los robots.

Resumen de la propuesta: BHORA combina un modelo de regresión mediante procesos gaussianos con una regla de consenso híbrida que integra elementos de consenso por promedio y métodos basados en gradiente. El objetivo es mejorar la robustez, eficiencia y escalabilidad del sistema multi-robot descentralizado adaptando la estrategia de consenso al contexto ambiental y de comunicación. En escenarios simulados con fallos de enlace y ataques de inyección de datos se proyecta una mejora cuantitativa significativa en tiempo de acuerdo y resiliencia.

Contexto y trabajos relacionados: Los protocolos tradicionales como el consenso por promedio asumen parámetros fijos y comunicaciones fiables. Extensiones como los algoritmos gossip mitigan problemas de conectividad pero carecen de adaptación automática. Aproximaciones recientes con aprendizaje por refuerzo buscan optimizar el rendimiento pero con costes de entrenamiento y sensibilidad a condiciones iniciales. La aplicación directa de optimización bayesiana al ajuste de parámetros de control existe de forma aislada, pero su integración en protocolos de consenso dinámicos para DMRS es aún poco explorada. BHORA aborda esta brecha integrando optimización bayesiana en tiempo real con una regla de consenso híbrida.

Estimación del estado de la red: Cada agente estima periódicamente su estado local medido por tres variables principales: tasa de fallos de enlace f, latencia de comunicación L y varianza de acuerdo de datos s entre vecinos. La tasa de fallos se calcula como la proporción de intentos de comunicación que no reciben confirmación en el rango de comunicación. La latencia se mide mediante intercambios ping pong y la varianza de acuerdo cuantifica la discrepancia estadística entre lecturas sensoriales de vecinos.

Optimización bayesiana en tiempo real: Un modelo global surrogate basado en procesos gaussianos mapea vectores de estado de red f, L, s hacia parámetros de consenso óptimos como factores de ponderación w y tasas de aprendizaje alfa. El proceso de optimización utiliza una función de adquisición, por ejemplo Mejora Esperada, para seleccionar configuraciones de parámetros a evaluar y así explorar y explotar eficientemente el espacio de parámetros. El GP permite estimar incertidumbre y priorizar evaluaciones que aporten mayor información.

Regla de consenso híbrida: Cada robot actualiza su estimación de estado xi usando una combinación ponderada de las estimaciones de sus vecinos y su observación propia. Los pesos wij se ajustan dinámicamente a partir de las recomendaciones del optimizador bayesiano, favoreciendo enlaces con menor tasa de fallo y menor varianza de datos. La tasa de aprendizaje alfa también cambia en tiempo real para equilibrar rapidez de adaptación y estabilidad. Esta regla híbrida permite combinar la simplicidad del promedio con la sensibilidad del ajuste basado en gradiente.

Diseño experimental: Se evaluará BHORA en simulación con Robot Operating System y Gazebo, usando flotas de 20 robots en un entorno 2D con múltiples configuraciones topológicas. Se contemplan escenarios de fallos graduales de enlaces, ataques adversarios que inyectan datos falsos y entornos dinámicos con obstáculos móviles y variación de rangos de comunicación. Las métricas clave son tiempo de acuerdo, tasa de convergencia, robustez ante fallos y sobrecarga computacional introducida por la optimización bayesiana.

Análisis de datos y verificación estadística: Durante las simulaciones se recopilarán tiempos de acuerdo, errores de consenso, tiempos de recomputo y registros de cambios en parámetros. Para comparar BHORA con protocolos establecidos se aplicarán pruebas de hipótesis como pruebas t para datos con distribución aproximada normal y pruebas no paramétricas como Mann-Whitney U para distribuciones no normales. La verificación incluirá además la evaluación del error medio cuadrático del modelo GP sobre las muestras acumuladas para cuantificar la calidad del surrogate.

Resultados esperados y aplicabilidad práctica: En escenarios con fallos de enlace BHORA pretende reducir el tiempo de acuerdo de forma sustancial mientras mejora la resiliencia a inyecciones de datos falsos mediante la despriorización automática de fuentes de baja fiabilidad. En aplicaciones reales como enjambres de drones inspeccionando infraestructura tras eventos climáticos, o equipos de robots en rescate urbano, esta adaptatividad permite mantener operaciones críticas ante degradaciones de red y amenazas. La eficiencia de optimización bayesiana frente a métodos de entrenamiento intensivo significa adaptación más rápida sin dependencias fuertes de preentrenamiento.

Escalabilidad y hoja de ruta: A corto plazo se contempla llevar BHORA a simulaciones con hasta 100 robots y refinar las funciones de adquisición y kernels del GP. A medio plazo la implementación en plataformas robóticas reales de 20 a 30 unidades e integración con soluciones de borde es prioritaria. A largo plazo la meta es ampliar a miles de agentes y explorar aprendizaje federado para distribuir el entrenamiento del modelo bayesiano, manteniendo privacidad y eficiencia.

Contribución técnica y ventajas competitivas: BHORA aporta la integración en tiempo real de optimización bayesiana con una regla de consenso híbrida y la consideración simultánea de múltiples variables de estado de red. Frente a enfoques basados en refuerzo, la muestra eficiencia de la optimización bayesiana reduce la necesidad de largos periodos de entrenamiento y mejora la adaptabilidad a condiciones novedosas. Esto resulta especialmente valioso en aplicaciones donde la confianza, la seguridad y la capacidad de respuesta son críticas.

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Conclusión: BHORA representa una vía prometedora para dotar de mayor robustez, eficiencia y escalabilidad a sistemas multi-robot descentralizados mediante la adaptación dinámica de parámetros de consenso con optimización bayesiana. Su integración con prácticas industriales de seguridad, despliegue cloud y analítica de negocio facilita la transición de la simulación al despliegue real. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar a organizaciones en la adopción de estas tecnologías mediante servicios a medida, implementación de modelos IA y aseguramiento de infraestructuras críticas.

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