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UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRIDESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES.
DEPARTAMENTO DE AUTOMÁTICA, INGENIERÍA ELECTRÓNICA E INFORMÁTICA
INDUSTRIAL
CONTROL POR MODOS
DESLIZANTES COMO ESTRATEGIA
DE NAVEGACIÓN EN UNA FLOTA
DE ROBOTS
TESIS DOCTORALDOCTORADO AUTOMÁTICA Y ROBÓTICA
ALEXÁNDER MARTÍNEZ ÁLVAREZIngeniero Electricista
Director:
Dr. ANTONIO BARRIENTOS CRUZ
Doctor Ingeniero Industrial
6 de octubre de 2015
http://www.upm.eshttp://etsii.upm.es
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Tribunal nombrado por el Magfico. y Excmo. Sr. Rector de la Universidad Politécnica
de Madrid, el dia de de 2015
Presidente:
Secretario:
Vocal:
Vocal:
Vocal:
Suplente:
Suplente:
Realizado el acto de defensa y lectura de la Tesis el d́ıa de de 2015
En la ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIEROS INDUSTRIALES.
Vocal Vocal Vocal
Presidente Secretario
http://etsii.upm.es
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Declaración del autor
I, Alexander Mart́ınez Álvarez, declare that this thesis titled, Control por modos
deslizantes como estrategia de navegación en una flota de robots and the work
presented in it are my own. I confirm that:
� This work was done wholly or mainly while in candidature for a research degree
at this University.
� Where any part of this thesis has previously been submitted for a degree or any
other qualification at this University or any other institution, this has been clearly
stated.
� Where I have consulted the published work of others, this is always clearly attri-
buted.
� Where I have quoted from the work of others, the source is always given. With the
exception of such quotations, this thesis is entirely my own work.
� I have acknowledged all main sources of help.
� Where the thesis is based on work done by myself jointly with others, I have made
clear exactly what was done by others and what I have contributed myself.
Firma:
Fecha:
2
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a Andrea
por el tiempo que me regaló
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Resumen
CONTROL POR MODOS DESLIZANTES COMO ESTRATEGIA DE
NAVEGACIÓN EN UNA FLOTA DE ROBOTS
por
ALEXÁNDER MARTÍNEZ ÁLVAREZ
DOCTORADO AUTOMÁTICA Y ROBÓTICA
Director: Dr. ANTONIO BARRIENTOS CRUZ
En esta tesis se presenta el desarrollo de un esquema de cooperación entre veh́ıculos te-
rrestres (UGV) y aéreos (UAV) no tripulados, que sirve de base para conformar dos flotas
de robots autónomos (denominadas FRACTAL y RoMA). Con el fin de comprobar, en
diferentes escenarios y con diferente tareas, la validez de las estrategias de coordinación
y cooperación propuestas en la tesis se utilizan los robots de la flota FRACTAL, que
sirven como plataforma de prueba para tareas como el uso de veh́ıculos aéreos y terres-
tres para apoyar labores de búsqueda y rescate en zonas de emergencia y la cooperación
de una flota de robots para labores agŕıcolas. Se demuestra además, que el uso de la
técnica de control no lineal conocida como Control por Modos Deslizantes puede ser
aplicada no solo para conseguir la navegación autónoma individual de un robot aéreo o
terrestre, sino también en tareas que requieren la navegación coordinada y sin colisiones
de varios robots en un ambiente compartido. Para esto, se conceptualiza teóricamente
el uso de la técnica de Control por Modos Deslizantes como estrategia de coordinación
entre robots, extendiendo su aplicación a robots no-holonómicos en R2 y a robots aéreos
en el espacio tridimensional. Después de dicha contextualización teórica, se analizan las
condiciones necesarias para determinar la estabilidad del sistema multi-robot controlado
y, finalmente, se comprueban las caracteŕısticas de estabilidad y robustez ofrecidas por
esta técnica de control. Tales comprobaciones se hacen simulando la navegación segu-
ra y eficiente de un grupo de UGVs para la detección de posibles riesgos ambientales,
aprovechando la información aportada por un UAV. Para estas simulaciones se utilizan
los modelos matemáticos de robots de la flota RoMA. Estas tareas coordinadas entre los
robots se hacen posibles gracias a la efectividad, estabilidad y robustez de las estrategias
de control que se desarrollan como núcleo fundamental de este trabajo de investigación.
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Abstract
by
ALEXÁNDER MARTÍNEZ ÁLVAREZ
DOCTORADO AUTOMÁTICA Y ROBÓTICA
Director: Dr. ANTONIO BARRIENTOS CRUZ
This thesis presents the development of a cooperation scheme between unmanned ground
(UGV) and aerial (UAV) vehicles. This scheme is the basis for forming two fleets of au-
tonomous robots (called FRACTAL and RoMA). In order to assess, in different settings
and on different tasks, the validity of the coordination and cooperation strategies pro-
posed in the thesis, the FRACTAL fleet robots serves as a test bed for tasks like using
coordinated aerial and ground vehicles to support search and rescue work in emergency
scenarios or cooperation of a fleet of robots for agriculture. It is also shown that using
the technique of nonlinear control known as Sliding Modes Control (SMC) can be ap-
plied not only for individual autonomous navigation of an aircraft or land robot, but
also in tasks requiring the coordinated navigation of several robots, without collisions,
in a shared environment. To this purpose, a strategy of coordination between robots
using Sliding Mode Control technique is theoretically conceptualized, extending its ap-
plication to non-holonomic robots in R2 and aerial robots in three-dimensional space.
After this theoretical contextualization, the stability conditions of multi-robot system
are analyzed, and finally, the stability and robustness characteristics are validated. Such
validations are made with simulated experiments about the safe and efficient navigation
of a group of UGV for the detection of possible environmental hazards, taking advantage
of the information provided by a UAV. This simulations are made using mathematical
models of RoMA fleet robots. These coordinated tasks of robots fleet are made possible
thanks to the effectiveness, stability and robustness of the control strategies developed
as core of this research.
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Agradecimientos
Agradezco a Dios por las bendiciones que cada d́ıa de mi vida ha ido y sigue dándome.
Agradezco de manera muy especial a mi tutor, Antonio Barrientos, por su gúıa y su
paciencia en este proceso, pero también por su interés en el bienestar mı́o y el de aquellos
que en su momento estuvieron a mi lado.
Sin duda el apoyo que me brindó la Pontifica Universidad Javeriana de Cali y el de cada
una de las personas que en su momento hicieron parte de este proceso, fueron fundamen-
tales para llegar hasta el final. A la universidad y a todos aquellos estudiantes, profesores,
personal administrativo y colaboradores, mi mas sincero y profundo agradecimiento.
A mis padres, mis hermanos y hermanas, a mis t́ıos y t́ıas, a toda mi familia, que siempre
han estado presentes en mi corazón, gracias por sus buenas intenciones, buenos deseos
y por la gran cantidad de oraciones y bendiciones que siempre me han hecho llegar.
A Doña Alicia y Don Olmedo, por haberme acogido como un hijo mas y haberme ofrecido
siempre su apoyo y confianza, much́ısimas gracias.
A Maŕıa Eugenia, por haber sacrificado tantas cosas al acompañarme en esta etapa del
camino que ahora termina, infinitas gracias.
A Andrea, por haber llegado en el momento justo y por ese enorme corazón de niña,
que le permite desprenderse de cosas inimaginables, le agradezco de aqúı a la India .
A todos mis amigos, los de siempre y los que conoćı durante esta traveśıa, gracias por
su apoyo y compañ́ıa.
A todos aquellos que, en algún momento y por alguna razón, han créıdo en mi... gracias!!
Al Buen Esṕıritu que en compañ́ıa de aquella ave encendieron la luz en aquella tranquila
mañana de febrero, gracias!
6
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DEDICATORIA
A Jorge, Eliza y Mélida por haber sido los primeros y mas grandes maestros que he
tenido siempre. A ellos mi admiración, mi mas profundo respeto y ante todo mi eterno
e inmenso amor.
A Maŕıa Eugenia por su apoyo incondicional y por el amor que por todos estos años
hemos compartido.
A Andrea, por haberse convertido en la razón de todo en mi vida.
7
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CONTENIDO
Tribunal 1
Abstract 5
Agradecimientos 6
Dedicatoria 7
Lista de Figuras 11
Lista de Tablas 15
1 Introducción 1
1.1 Definición del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Motivación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.4 Principales logros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.5 Descripción general del contenido de la tesis . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2 Marco de referencia 9
2.1 Trabajos relacionados con estrategias de cooperación entre robots. . . . . 10
2.2 Trabajos relacionados con técnicas de control aplicadas en robótica móvil. 13
2.3 Trabajos relacionados con aplicaciones de sistemas multi-robot en dife-rentes escenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.4 Conclusión del caṕıtulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3 Descripción de las flotas de robots usadas como plataformas experi-mentales 21
3.1 Plataforma experimental FRACTAL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
8
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Contenido 9
3.1.1 Requisitos generales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.1.2 Robots aéreos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.1.3 Cuadróptero Draganflyer. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.1.3.1 Estimación de la capacidad de carga útil. . . . . . . . . . 26
3.1.3.2 Intrumentación embarcada en el cuadróptero . . . . . . . 27
Sistema de medida inercial: . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
Sistema de medición de la posición global : . . . . . . . . . 30
Comunicación : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
Alimentación eléctrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.1.3.3 Modelado matemático del Draganflyer . . . . . . . . . . . 32
3.1.3.4 Control del Draganflyer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.1.4 Cuadróptero AirRobot . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.1.4.1 Puesto de mando y telecontrol . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.1.4.2 Modelado dinámico del AirRobot . . . . . . . . . . . . . 41
3.1.5 Cuadróptero Hummingbird . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.1.6 Robots terrestres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.1.6.1 Pionner 3-AT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.1.6.2 Wifibots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.1.7 Control reactivo de la flota de robos terrestres . . . . . . . . . . . 47
3.1.7.1 Reacción ante obstáculos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
Zona de frenada de emergencia: . . . . . . . . . . . . . . . . 47
Zona protegida: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.1.7.2 Reacción a perdidas de conexión: . . . . . . . . . . . . . . 49
Detección de fallos en la comunicación: . . . . . . . . . . . . 49
Reacción a fallos en la comunicación: . . . . . . . . . . . . . 50
3.1.8 Pruebas de posicionamiento y control de los robots terrestres . . . 51
3.1.9 Arquitectura del software de control de la flota . . . . . . . . . . . 52
3.2 Plataforma experimental RoMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.2.1 Robots aéreos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
Software Mission Planner: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
Veh́ıculo Arducopter 3DR Quad C: . . . . . . . . . . . . . . 57
Veh́ıculo Arducopter 3DR Hexa C: . . . . . . . . . . . . . . 58
3.2.1.1 Instrumentación de los veh́ıculos aéreos . . . . . . . . . . 59
IMU: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
Magnetómetro: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
GPS y Compás: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
ESC: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
Comunicación inalámbrica: . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
3.2.1.2 Modelo matemático del Arducopter 3DR Quad C . . . . 60
3.2.1.3 Pruebas de funcionamiento de los robots aéreos . . . . . 61
3.2.2 Robots terrestres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.2.2.1 Acondicionamiento de la plataforma seleccionada . . . . . 64
3.2.2.2 Diagrama de bloques general del robot DaNI y su ins-trumentación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
3.2.2.3 Posicionamiento y control reactivo del robot DaNI . . . . 70
3.2.2.4 Modelo matemático del robot DaNI . . . . . . . . . . . . 71
3.3 Conclusiones del caṕıtulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
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Contenido 10
4 Esquemas de colaboración entre robots aéreos y terrestres de la flotaFRACTAL 75
4.1 Tarea cooperativa 1 - Localización, marcación y apoyo a objetivos. . . . . 76
4.2 Tarea cooperativa 2 - Barrido de áreas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
4.2.1 Resultados experimentales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.2.2 Configuración de los experimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
4.2.3 Experimentos realizados en el campo de cultivo (Viñedo) . . . . . 92
4.2.3.1 Ajustes experimentales y fases previas al vuelo . . . . . . 92
4.2.3.2 Resultados de vuelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
4.3 Conclusiones del caṕıtulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
5 El Control por Modos Deslizantes como estrategia de cooperación en-tre robots 100
5.1 Introducción al Control por Modos Deslizantes . . . . . . . . . . . . . . . 101
Propiedad de existencia del modo deslizante. . . . . . . . . 101
Propiedad de alcanzabilidad del modo deslizante. . . . . . . 101
5.2 Coordinación entre robots terrestres utilizando Control por Modos Des-lizantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
5.2.1 Planteamiento anaĺıtico del Control por Modos Deslizantes paraUGVs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
5.2.2 Control por Modos Deslizantes de un solo UGV . . . . . . . . . . . 110
5.2.3 Control por Modos Deslizantes de un grupo de UGVs . . . . . . . 117
5.3 Coordinación entre robots aéreos utilizando Control por Modos Deslizantes120
5.3.1 Planteamiento anaĺıtico del Control por Modos Deslizantes paraUAVs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
5.3.2 Control de la navegación de una flota de UAV usando Modos Des-lizantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
5.4 Esquema de coordinación UAV-UGV usando Control por Modos Desli-zantes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
5.5 Conclusiones del caṕıtulo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
6 Conclusiones y trabajos futuros 140
6.1 Conclusiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
6.2 Trabajos futuros. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
A Fundamentos del Control por Modos Deslizantes 144
A.1 Nociones básicas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
A.2 Condiciones para diseñar un controlador de estructura variable. . . . . . . 148
A.3 Oscilaciones en los modos de deslizamiento y de estado estable . . . . . . 149
Bibliograf́ıa 153
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LISTA DE FIGURAS
3.1 Flota FRACTAL junto a la estación de mando en tierra . . . . . . . . . . 23
3.2 Cuadróptero Draganflyer SAVS y sus señales de mando . . . . . . . . . . 26
3.3 Influencia de la inclinación sobre la carga útil del Draganflyer SAVS . . . . . . . . . 28
3.4 Draganflyer con la instrumentación embarcada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.5 Arquitectura General del hardware embarcado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.6 Comparación entre datos reales y simulados con el modelo LTI del Draganflyer SAVS . 36
3.7 Error entre los datos reales y los simulados con el modelo LTI del Draganflyer SAVS . 36
3.8 Respuesta simulada para diferentes técnicas de control del Draganflyer SAVS . . . . . 37
3.9 Comparación entre control manual y control PPC del Draganflyer SAVS . . . . . . . 38
3.10 Resultados obtenidos con el control por modos deslizantes para el Draganflyer SAVS . 38
3.11 Esquema de control usado para el Draganflyer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.12 Cuadróptero AirRobot AR100B . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.13 Imagenes de la interfaz gráfica desarrollada para la operación del AirRobot AR100B . 41
3.14 Resultados de la validación del modelo para el vuelo vertical del AirRobot AR100B . . 42
3.15 Resultados de la validación del modelo para el ángulo de guiñada o Yaw del AirRobotAR100B . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.16 Cuadróptero Hummingbird . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.17 Imagen de la interfaz gráfica acondicionada para la operación del Hum-mingbird . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.18 Caracteŕısticas de la prevención de colisiones . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.19 Maniobra en modo autónomo para recuperar señal de red inalámbrica . . 51
3.20 Trayectoria definida para las pruebas de posicionamiento y control del UGV . . . . . 52
3.21 Resultados de las pruebas de posicionamiento y control del UGV . . . . . . . . . . . 52
3.22 Arquitectura Software de la flota . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.23 Algunos de los robots de la Flota RoMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
3.24 Interfaz gráfica del software Mission Planner . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.25 Arducopter 3DR Quad C. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
3.26 Arducopter 3DR Hexa C. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.27 Comparación entre la respuesta del modelo y los datos reales del Ardu-copter QuadC. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
11
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Lista de Figuras 12
3.28 Comparación entre la respuesta del modelo y los datos reales del Ardu-copter QuadC tomados en un vuelo para validación. . . . . . . . . . . . . 62
3.29 Respuesta del modelo y datos reales del Arducopter QuadC al utilizar uncontrolador fuzzy para la latitud. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
3.30 Respuesta del modelo y datos reales del Arducopter QuadC al utilizar uncontrolador fuzzy para la longitud. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.31 Trayectorias realizadas por el Arducopter QuadC con controladores PIDy fuzzy. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.32 Versión original del robot DaNI seleccionado para hacer parte de la flotaRoMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.33 Sensor de ultrasonido y Cámara D-Link DCS-930L instalados sobre elrobot DaNI. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
3.34 Configuración de red tipo estrella. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.35 Esquema de conexión inalámbrica de la red tipo estrella propuesta. . . . . 66
3.36 Ubicación del GPS, la brújula electrónica y el módulo de comunicaciónsobre el robot DaNI. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
3.37 Instalación del regulador sobre el chasis DaNI. . . . . . . . . . . . . . . . 68
3.38 Diagrama de bloques de la instrumentación instalada. . . . . . . . . . . . 68
3.39 Robot DaNI con la instrumentación adicionada . . . . . . . . . . . . . . . 69
3.40 Recorrido del robot terrestre en una prueba con obstáculos. . . . . . . . . 70
3.41 Ejemplo de aplicación real de uno de los robots DaNI . . . . . . . . . . . 71
3.42 Marco de referencia y variables del robot DaNI . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.43 Diagrama de bloques repesentando el modelo matemático del robot DaNI. 71
4.1 Marcación y ubicación de objeto desde un UAV . . . . . . . . . . . . . . . 78
4.2 Posición relativa de un objeto visto desde un UAV . . . . . . . . . . . . . 78
4.3 Experimento de localización, marcación y apoyo a un objetivo . . . . . . . 79
4.4 Esquema de control para el seguimiento entre UGV y UAV . . . . . . . . 79
4.5 Trayectorias del UAV y del UGV en 3D durante el experimento 1 . . . . 80
4.6 Trayectorias del UAV y del UGV en 2D durante el experimento 1 . . . . 80
4.7 Evolución de la posición del UGV y el UAV en coordenadas UTM relativasal punto de inicio del UGV, durante el experimento 1 . . . . . . . . . . . 81
4.8 Evolución de la posición del UGV y el UAV en coordenadas UTM relativasal punto de inicio del UGV, durante el experimento 2 . . . . . . . . . . . 81
4.9 Evolución de la posición del UGV y el UAV en coordenadas UTM relativasal punto de inicio del UGV, durante el experimento 3 . . . . . . . . . . . 82
4.10 Secuencia de v́ıdeo tomado durante los experimentos . . . . . . . . . . . . 82
4.11 Diagrama de flujo general del sistema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.12 Subdivisión de áreas y planificación de rutas en diferentes parcelas cul-tivadas con uva. Izquierda: Ilustración de la subdivisión de áreas usandouna ortofoto, Derecha: Discretización del terreno y las correspondientesrutas de cobertura calculadas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.13 Vista del viñedo sobre el que se realizaron los experimentos. Su localiza-ción geográfica es 40◦11′24,68′′N , 3◦28′56,09′′W . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.14 Robots aéreos usados en los experimentos, volando sobre escenarios agŕıco-las. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
4.15 Estación base en tierra e Interfaces Gráficas de Usuario utilizadas en losexperimentos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
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Lista de Figuras 13
4.16 Arquitectura de comunicaciones Tierra-Aire. . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
4.17 Pasos a seguir para iniciar una misión. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.18 Detalles de los resultados experimentales obtenidos durante el procesode planificación y cobertura de un viñedo, usando tres cuadrópteros. Lasetiquetas AV-1 y AV-2 corresponden a los UAVs Hummingbird, y AV-3al UAV AirRobot AR100. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
4.19 Trayectorias experimentales (izquierda). Altitudes y consumo de potenciadurante el vuelo (derecha). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
4.20 Posicionamiento de los veh́ıculos en vuelo. Las etiquetas tA, tB, tC , tD ha-cen referencia a los picos en el error de seguimiento. . . . . . . . . . . . . 96
4.21 Resultados de simulación (izquierda) vs. Experimentales (derecha) en elseguimiento de la velocidad de vuelo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
5.1 Marco de referencia y variables del robot DaNi . . . . . . . . . . . . . . . 103
5.2 Esquematización del objetivo de control para un UGV . . . . . . . . . . . 104
5.3 Esquematización del objetivo de control para varios UGV . . . . . . . . . 105
5.4 Posición inicial del robot DaNi y trayectoria de referencia a seguir . . . . 112
5.5 Posicionamiento del UGV controlado por modos deslizantes . . . . . . . . 112
5.6 Evolución de la posición y orientación del UGV con respecto al tiempousando SMC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
5.7 Error de posicionamiento del UGV en cada uno de los ejes, con respectoal tiempo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
5.8 Posicionamiento del UGV controlado por modos deslizantes, usando va-riaciones en su modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
5.9 Evolución de la posición y orientación del UGV con respecto al tiempo,al usar variaciones en su modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114
5.10 Comparación de la respuesta del UGV con dos tipos de controladores . . 115
5.11 Comparación de la respuesta del UGV con dos tipos de controladores,considerando el tiempo de retardo en el modelo del robot . . . . . . . . . 116
5.12 Comparación de la respuesta del UGV con dos tipos de controladores,considerando la variabilidad del GPS. Izquierda: variabilidad máxima de±2m. Derecha: variabilidad máxima de ±2,5m. . . . . . . . . . . . . . . . 116
5.13 Comparación de la respuesta del UGV con dos tipos de controladores,considerando una variabilidad máxima de ±3m en las medidas del GPS . 117
5.14 Distancias entre el UGV y la trayectoria de referencia con dos tipos decontroladores, considerando diferentes valores de variabilidad máxima enlas medidas del GPS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
5.15 Simulación de la navegación de tres UGVs controlados por modos deslizantes118
5.16 Distancia de cada uno de los robots al punto de referencia definido encada instante . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5.17 Distancia relativa entre los robots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5.18 Trayectorias de tres UAV controlados por modos deslizantes . . . . . . . . 127
5.19 Distancia desde cada uno de los robots a la trayectoria de referencia, conrespecto al tiempo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
5.20 Distancia entre cada par de robots evaluados, con respecto al tiempo . . . 129
5.21 Efecto de la medición GPS en las trayectorias de tres UAV controladospor modos deslizantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
-
Lista de Figuras 14
5.22 Comparación entre la trayectoria de referencia y la trayectoria efectiva deuno de los UAV de la flota . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
5.23 Diferencias entre la trayectoria de referencia y la posición de cada robot,medida con GPS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130
5.24 Distancia entre cada par de robots, para evaluar el efecto de la variabilidaden la medición GPS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
5.25 Comparación entre las trayectorias de los robots en ausencia y presenciade la perturbación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
5.26 Distancia entre cada robot y la trayectoria de referencia, para evaluar elefecto de la perturbación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
5.27 Distancia entre cada par de robots, para evaluar el efecto de la perturba-ción sobre el sistema controlado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
5.28 Escenario de prueba para el esquema de coordinación UAV-UGV . . . . . 134
5.29 Diagrama del esquema Lider-Seguidor adoptado . . . . . . . . . . . . . . . 135
5.30 Trayectorias del UAV y los UGV en el esquema Ĺıder-Seguidor usandoSMC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
5.31 Trayectorias de los UGV ĺıder y seguidores . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
5.32 Distancias entre los UGV en el esquema Ĺıder-Seguidor usando SMC . . . 136
5.33 Efecto de las variaciones debidas al GPS, en las trayectorias del UAV ylos UGV en el esquema Ĺıder-Seguidor usando SMC . . . . . . . . . . . . 137
5.34 Efecto de las variaciones debidas al GPS, en las trayectorias de los UGVĺıder y seguidores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
5.35 Efecto de las variaciones debidas al GPS, en las distancias entre los UGVen el esquema Ĺıder-Seguidor usando SMC . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
A.1 Diagrama de bloques que ilustra el control de estructura variable . . . . . 145
A.2 Regiones del plano de fase de acuerdo con el signo de la función s(x, y) . . 146
A.3 Trayectorias del estado del sistema descrito por la ecuación A.5 . . . . . . 146
A.4 Trayectorias del estado del sistema descrito por la ecuación A.6 . . . . . . 147
A.5 Trayectorias del estado del sistema completo, con control de estructuravariable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
-
LISTA DE TABLAS
3.1 Parámetros de los cuadrópteros de la flota . . . . . . . . . . . . . . 25
3.2 Peso de los principales elementos del Draganflyer . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3 Caracteŕısticas técnicas de la IMU Xsens - MT9b . . . . . . . . . . . . . . 30
3.4 Caracteŕısticas eléctricas de los dispositivos embarcados en el Draganflyer 31
3.5 Caracteŕısticas del algoritmo genético utilizado para la estimación deparámetros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.6 Parámetros del modelo LTI del Draganflyer . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4.1 Métricas durante el vuelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4.2 Métricas después del vuelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.3 Índices de calidad del servicio para las tres parcelas experimentales. . . . 88
4.4 Parámetros de la flota aérea . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
4.5 Resumen de las variables métricas obtenidas durante los vuelos realizadosel 21 de marzo de 2011, a las 15:20 horas, hora local de España. . . . . . . 96
4.6 Resumen de las variables métricas obtenidas después de los vuelos . . . . 98
5.1 Parámetros del modelo Robot DaNi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
5.2 Parámetros del controlador SMC para el Robot DaNi . . . . . . . . . . . 111
5.3 Parámetros de diseño y control para UAV . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
5.4 Parámetros de diseño y control para UAV . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
15
-
CAPÍTULO
1
INTRODUCCIÓN
El desarrollo que ha tenido en los últimos años la robótica y en particular la robótica
móvil, ha hecho que el uso de veh́ıculos terrestres no tripulados, conocidos como UGV
por sus siglas en inglés de Unmanned Ground Vehicles, aśı como el de veh́ıculos aéreos
autónomos o UAV (por sus siglas en inglés de Unmanned Aerial Vehicle) esté ganando
muchos adeptos. Sin contar el campo militar, las aplicaciones civiles en donde han ido
ganando terreno este tipo de veh́ıculos autónomos son much́ısimas y muy variadas,
como pueden ser la automatización y al apoyo tecnológico a las labores agŕıcolas, la
filmograf́ıa en general, las labores de apoyo a grupos de rescate, la exploración de terrenos
incluso fuera del planeta, las tareas de reconocimiento y supervisión de zonas acotadas,
la exploración de petróleo y minerales o el transporte y carga industriales automatizados,
entre otras.
En algunos de estos casos es suficiente el uso de un solo veh́ıculo autónomo, pero al
incrementarse la cantidad y variedad de aplicaciones, se ha hecho necesaria la integración
de varios de estos veh́ıculos para llevar a cabo las tareas de una manera mas eficiente y
oportuna. Por esta razón, el presente trabajo se enfocó en la investigación de nuevas y
mejores estrategias de cooperación entre robots móviles.
1
-
Introducción 2
1.1 Definición del problema
Hasta la actualidad se han desarrollado diversos tipos de UGV, que permiten el despla-
zamiento y la exploración en zonas remotas, asumiendo una demanda importante de co-
municaciones y en algunos de los casos requiriendo de operación o tele-operación humana
constante. En muchas aplicaciones se hacen particularmente importantes estas limita-
ciones y por esto existe una búsqueda permanente de aplicación de sistemas autónomos
o semiautónomos a este tipo de veh́ıculos no tripulados. Estos sistemas robóticos deben
evaluar los riesgos que implica la movilidad en diferentes condiciones meteorológicas, de
iluminación (d́ıa/noche), en presencia de humo u otras part́ıculas suspendidas en el aire,
e incluso con la posibilidad de fallos en las comunicaciones. Un ejemplo de los peligros
que un UGV debe sortear, es el desplazamiento entre obstáculos negativos1 como hoyos o
zanjas, ya que estos son dif́ıciles de ver desde el suelo, lo que limita la velocidad máxima
de los veh́ıculos de tierra y aumenta el riesgo de accidentes. Desde el aire, sin embargo,
este tipo de obstáculos son a menudo mucho más fáciles de detectar.
En la práctica, un ejemplo podŕıa ser un veh́ıculo que viaja a 60 km/h y que tiene un
tiempo de reacción (entre sensor y tiempo de cálculo) de 0.5 segundos y un coeficiente de
fricción de 0.6, requiere cerca de 30 m para detenerse completamente. Por tanto, a esta
velocidad, un sensor debe ser capaz de detectar los obstáculos peligrosos, como mı́nimo,
30 m por delante del veh́ıculo. Y dada la velocidad, incluso los obstáculos pequeños
pueden ser peligrosos.
Por estas razones, un UAV puede ser considerado como un explorador de mayor alcance,
para examinar el terreno antes de que el UGV lo atraviese, evitando por completo algunas
zonas peligrosas o sin salida, que pueden ser detectadas más fácilmente por el UAV. Por
otro lado, dadas las mejores condiciones de movilidad y campo de acción del UAV sobre
el UGV, puede plantearse la realización de otro tipo de tareas cooperativas diferentes
de la simple exploración de terrenos.
En este contexto, esta tesis presenta el desarrollo de un esquema de cooperación entre
veh́ıculos terrestres (UGV) y aéreos (UAV) no tripulados, de forma que el veh́ıculo aéreo
no solo sirva para detectar posibles riesgos o amenazas para el veh́ıculo de tierra, sino
que pueda cooperar con él en cierto tipo de tareas. A partir del esquema de cooperación
desarrollado, se integraron dos flotas de robots autónomos (denominadas FRACTAL
y RoMA), con el fin de comprobar, en diferentes escenarios y con diferente tareas, la
validez de las estrategias de coordinación y cooperación propuestas en la tesis. Entre las
tareas usadas para dicha comprobación está el uso de estos veh́ıculos aéreos y terrestres
1Se les denomina aśı por estar por debajo del nivel de referencia del terreno, es decir, su coordenadaen el eje Z es negativa
-
Introducción 3
para apoyar labores de búsqueda y rescate en zonas de emergencia, o también en otros
escenarios sobre los que se podŕıa demostrar la bondad y efectividad de las acciones
cooperativas y la interacción directa entre un UGV y un UAV, como la localización
absoluta de los veh́ıculos a partir de información sobre la localización relativa de ambos.
Otras de las tareas fueron la cooperación de una flota de robots para labores agŕıcolas
y también la navegación segura y eficiente de un grupo de UGVs, utilizando y apro-
vechando la información aportada por un UAV, para la detección de posibles riesgos
ambientales.
Estas tareas coordinadas entre los robots se hacen posibles gracias a la efectividad,
estabilidad y robustez de las estrategias de control que se desarrollaron como núcleo
fundamental de este trabajo de investigación. En particular, se demostró que el uso de
la técnica de control no lineal conocida como Control por Modos Deslizantes puede ser
aplicada no solo para conseguir la navegación autónoma individual de un robot aéreo
o terrestre, sino que también se demostró su efectividad en tareas que requeŕıan la
navegación coordinada y sin colisiones de varios robots en un ambiente compartido.
1.2 Motivación
En este punto merece la pena mencionar que el desarrollo de esta tesis doctoral contó con
el decidido apoyo de la Pontificia Universidad Javeriana de Cali, Colombia (en adelante
PUJC), en donde el autor desarrolla sus funciones como profesor e investigador, por lo
que se hará referencia principalmente al contexto en que está enmarcada dicha univer-
sidad.
La principal motivación para el desarrollo de este proyecto fue no solo la posibilidad que
brindan sus resultados de apoyar el desarrollo tecnológico en el área de la robótica en
general, sino principalmente el que sus aplicaciones pueden beneficiar e impactar clara
y directamente a las comunidades que hacen parte del entorno social de la PUJC, desde
el más próximo hasta el mas alejado que se desee. Aunque existe una larga lista de
aplicaciones, algunas de ellas con orientación comercial y de mejora de la productividad
industrial, a continuación se listan algunas de las aplicaciones que más relevancia podŕıan
tener, de acuerdo con el impacto social que puedan generar en el entorno regional o
nacional de la PUJC:
• Aplicaciones en el sector agroindustrial. La Pontificia Universidad Javeriana deCali, se encuentra ubicada en una región cuya economı́a está basada en gran medida
en la agroindustria, por lo que se hace muy relevante el uso de los resultados de
esta tesis en el desarrollo de aplicaciones para la agricultura, tratando de orientar
-
Introducción 4
los mayores beneficios hacia comunidades de pequeños agricultores, impactando
positivamente en el aspecto social al favorecer sus procesos productivos agŕıcolas y
además, disminuyendo también el impacto ambiental que dichos procesos tienen,
en particular con respecto a la conservación de un recurso natural tan importante
como es el agua. [18], [35], [15]., [9]
• Aplicaciones de búsqueda y rescate o en prevención de desastres. Existe un marcadointerés en los resultados de este proyecto por parte de un Consorcio para la Gestión
de Riesgos, conformado a partir de una iniciativa de la PUJC y en conjunto con
entidades como Bomberos, Defensa Civil, Cruz Roja y algunas entidades guberna-
mentales relacionadas con este tema, dado que el uso de esta tecnoloǵıa posibilita la
teledetección, supervisión y exploración de zonas expuestas a riesgos de derrumbe,
inundación o incendio. En este mismo sentido se hacen relevantes las aplicacio-
nes en sistemas de sensado remoto para obtener caracterizaciones atmosféricas o
ambientales o como sistemas de apoyo en caso de emergencias ambientales. [14],
[49].
• Aplicaciones para apoyar el Desarrollo Urbano Sostenible. Las herramientas decoordinación multi-robot resultantes de este proyecto, podŕıan ser utilizada en
aplicaciones que están directamente relacionadas con el Desarrollo Urbano Soste-
nible y espećıficamente en lo referente al diseño y desarrollo de modelos para el
apoyo a la toma de decisiones. En particular, existe un gran interés por parte de
entidades gubernamentales de los municipios en la zona de influencia de la PUJC,
en las herramientas resultantes de este trabajo investigativo en lo referente a la
obtención de imágenes aéreas de apoyo, ya que ellos podŕıan utilizarlas para la
captura de información de aspectos urbanos, tanto de tipo morfológico (trama ur-
bana, altura de la edificaciones, distribución predial, llenos y vaćıos urbanos, etc),
como tipológico (estado de la edificación, materiales usados, sistemas constructi-
vos). Con dicha información se podrán efectuar análisis tendientes a evaluar las
actuales condiciones f́ısico espaciales y ambientales, además de conocer evidencias
del estado actual de los subsistemas de espacio público, equipamientos colectivos
y de movilidad, entre otros y con los resultados de estos análisis se podrán de-
terminar los sitios de intervención prioritaria, donde se focalice de manera más
sostenible la intervención pública. [3], [40].
• Aplicaciones para búsqueda y desactivación de minas antipersonales. Colombiaes actualmente uno de los páıses más afectados por las minas antipersonales en
el mundo. De acuerdo con estad́ısticas del gobierno, hay más de 3,6 millones de
personas desplazadas internamente en Colombia, es decir, civiles que tienen que
emigrar de las zonas rurales a las zonas urbanas. En la mayoŕıa de los casos,
-
Introducción 5
la contaminación de los terrenos con minas terrestres impide el retorno de los
desplazados a sus tierras, afectando no sólo el bienestar de estas personas, sino
también la productividad agŕıcola del páıs y aumentando el malestar social en las
ciudades más grandes. La nueva ley de v́ıctimas en Colombia tiene como objetivo
compensar a las v́ıctimas del conflicto colombiano y formula planes para restituir
3,000,000 de hectáreas de tierra a aquellas personas que han sido desplazados por el
conflicto armado. El conflicto en Colombia, que aun está en curso, ha dejado al páıs
con más de 10.000 zonas potencialmente peligrosas que requieren urgentemente el
proceso de desminado, en el que las tareas coordinadas de una flota de robots
autónomos podŕıan ser suprémamente útiles. [34],[6], [22].
1.3 Objetivos
El principal propósito de esta tesis es el desarrollo de técnicas y algoritmos para la nave-
gación cooperativa de robots aéreos y terrestres. En el camino hacia esta meta y después
de analizar varias alternativas, se identificó que la técnica de Control por Modos Des-
lizantes ofrećıa una serie de caracteŕısticas, como sus efectos de estabilidad y robustez,
que la convert́ıan en una buena candidata para ser encargada del control y la coordina-
ción de la navegación en una flota de robots. Después de contextualizar teóricamente los
conceptos del Control por Modos Deslizantes, se comprobaron las caracteŕısticas men-
cionadas de estabilidad y robustez ofrecidas por esta técnica de control, por medio de
experimentos simulados utilizando los modelos matemáticos de los robots de la flota
RoMA. Los objetivos espećıficos que permiten el logro de la meta propuesta son:
• Definir, seleccionar y poner a punto la instrumentación necesaria para favorecer lacooperación entre robots aéreos y terrestres.
• Evaluar los diferentes grados de colaboración a establecer entre UAV y UGV paraefectuar tareas cooperativas como las descritas en la sección 1.1
• Definir, diseñar e implementar diferentes escenarios donde pueda ser demostradala validez y las bondades de un sistema colaborativo entre UAVs y UGVs.
• Definir, diseñar e implementar tareas y algoritmos de cooperación que permitan lainteracción directa entre un UGV y un UAV, usando como escenarios de prueba
los resultantes de cumplimiento del objetivo anterior.
• Comprobar la efectividad de una técnica de control que habitualmente se utili-za para robots individuales, como estrategia de coordinación para la navegación
segura de un grupo de robots aéreos, terrestres o una combinación de ellos.
-
Introducción 6
1.4 Principales logros
El desarrollo de esta tesis se puede dividir en dos grandes etapas: La primera de ellas
se llevó a cabo al interior de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y estuvo
enmarcada en el desarrollo de proyectos como FRACTAL, NMRS, RF-WIPE que ade-
lantó el Grupo de Robótica y Cibernética (ROBCIB) de esta universidad. Durante esta
etapa se puso en marcha un conjunto de robots, complementando o adaptando robots
comerciales, de forma que luego se pudieron utilizar como plataforma para el desarrollo
de arquitecturas, algoritmos y componentes hardware espećıficamente concebidos para
abordar los problemas de cooperación, coordinación, mando y control colectivo de ro-
bots tanto terrestres como aéreos, en distintos escenarios prototipo como la cobertura
de terrenos, la acotación de peŕımetros, la marcha en formación, o la localización y
señalización de objetivos. A este conjunto de robots autónomos se le denominó la Flota
FRACTAL.
En la segunda etapa, que se llevó a cabo en la Pontificia Universidad Javeriana de Cali
con el objeto de continuar con las labores de investigación y desarrollo en el área de la
robótica cooperativa. Basándose en la experiencia adquirida previamente con el grupo
ROBCIB de la UPM, se decidió integrar una nueva plataforma experimental con capa-
cidades para evaluar el desempeño de sistemas multi-robot a través de futuros proyectos
desarrollados por el Grupo de Automática y Robótica (GAR) de esta universidad, cuyos
resultados puedan ser usados luego en aplicaciones relevantes para su entorno, como las
mencionadas en la sección 1.2. Esto se hizo posible a través del proyecto Plataforma
experimental para evaluación del desempeño de sistemas multi-robot, finan-
ciado en su totalidad por la misma universidad. El proyecto dio origen a un grupo de
estudio en en el tema de la robótica móvil, que fue llamado Grupo RoMA (siglas de
Robótica Móvil Aplicada) y cuyo nombre se adoptó también como nombre para la flota
de robots móviles conformada alĺı.
Entre los logros mas destacados que se consiguieron con el desarrollo de esta tesis doctoral
se pueden citar los siguientes:
En cuanto a actividades de desarrollo:
• Se integraron y acondicionaron dos flotas de robots autónomos (FRACTAL y Ro-MA) con capacidades suficientes para desarrollar misiones cooperativas, cada una
de ellas con su respectiva interfaz de supervisión y control.
• Se definieron varios escenarios donde podŕıan llevarse a cabo actividades coopera-tivas entre robots móviles y se plantearon algunas tareas cooperativas espećıficas
sobre estos escenarios.
-
Introducción 7
• Se realizaron experimentos simulados y reales con la flota FRACTAL que per-mitieron verificar la validez de los escenarios y las respectivas tareas cooperativas
planteadas sobre ellos, demostrando aśı la utilidad y versatilidad de la flota FRAC-
TAL para la realización de diferentes tareas colaborativas, en diferentes escenarios.
En cuanto a actividades relacionadas con investigación:
• Se propuso una metodoloǵıa sencilla y efectiva para el modelado matemático derobots aéreos y para el prototipado rápido de controladores de vuelo.
• Se conceptualizó teóricamente el uso de la técnica de control por modos deslizantescomo estrategia de coordinación entre robots, extendiendo su aplicación a robots
no-holonómicos en R2 y a robots aéreos en el espacio tridimensional.
• Se analizaron las condiciones necesarias para la estabilidad del sistema multi-robotcontrolado por Modos Deslizantes.
• Se realizaron experimentos simulados que permitieron validar las premisas en cuan-to a la estabilidad y robustez de la solución propuesta, utilizando los modelos
matemáticos de los robots de la Flota RoMA.
Algunos de los resultados que se han mencionado, fueron divulgados en diferentes eventos
de carácter cient́ıfico, aśı como a través de un caṕıtulo en el libro Aerial Vehicles y un
art́ıculo de divulgación cient́ıfica en el Journal of Field Robotics. Los resultados de la
segunda etapa de desarrollo de la tesis serán sometidos a publicación en breve.
Adicionalmente se obtuvieron resultados intangibles, como la conformación de v́ınculos
y posibles redes de colaboración entre el Grupo de Automática y Robótica de la PUJC
y el Grupo de Robótica y Cibernética de la UPM, aśı como con grupos de investigación
en la Universidad del Valle (Cali, Colombia) y en la Universidad Nacional de Colombia
(Sede Palmira) y con el consorcio para la Gestión de Riesgo, mencionado previamente
en la sección 1.2. Estos v́ınculos son una fuente prometedora de nuevos proyectos donde
podrán aplicarse los resultados ya mencionados.
1.5 Descripción general del contenido de la tesis
Los desarrollos y las tareas realizadas para alcanzar las metas propuestas en esta tesis
han quedado registrados en el presente documento, donde el lector podrá encontrar lo
siguiente:
-
Introducción 8
En el Caṕıtulo 2 se describen las referencias mas sobresalientes en que se encuentra
enmarcado el trabajo de la tesis, comentando los trabajos previos relacionados con el
control de robots cooperativos, las estrategias de cooperación propuestas y algunas de
las aplicaciones en las que son utilizados los desarrollos propuestos para esta tesis.
El Caṕıtulo 3 es una recopilación de los métodos y procedimientos llevados a cabo para
poner a punto los robots de las flotas FRACTAL y RoMA, aśı como la descripción
general de cada uno de dichos robots.
Teniendo claras las capacidades con las que cuenta la flota FRACTAL, el Caṕıtulo 4
está orientado a mostrar los resultados obtenidos en las tareas cooperativas propuestas
para dicha flota, como son la Localización, marcación y apoyo a objetivos en una zona
de desastre y el Barrido de áreas para el muestreo de una parcela agŕıcola.
El Caṕıtulo 5 está dedicado a la formulación matemática que requiere la propuesta
de utilización del Control por Modos Deslizantes como estrategia de cooperación para
robots aéreos y terrestres. Se complementa este caṕıtulo con experimentos simulados en
los que se comprueba la robustez y estabilidad del control usado para un conjunto de
robots como los que se han integrado a la flota RoMA, cuyas caracteŕısticas y modelos
matemáticos se presentaron en el Caṕıtulo 3. La validación final de los resultados de
este caṕıtulo se hace a partir de una tarea que podŕıa denominarse Muestreo ambiental
en una zona de emergencia.
Finalmente, en el Caṕıtulo 6 se presentan las conclusiones mas relevantes del trabajo
investigativo y se proponen algunos temas que quedan abiertos como retos para ser
resueltos en proyecto futuros.
-
CAPÍTULO
2
MARCO DE REFERENCIA
Este caṕıtulo está dedicado a reseñar algunos de los muchos trabajos elaborados pre-
viamente por diferentes autores y grupos de investigación con relación a los temas de
interés en los que se ha enfocado esta tesis. Como se ha mencionado antes, la meta
principal de este trabajo ha sido el desarrollo de técnicas y algoritmos para la nave-
gación cooperativa de robots aéreos y terrestres, para lo que fue necesario investigar
sobre diversas temáticas, como los diferentes instrumentos, herramientas y técnicas de
control de robots, necesarios para favorecer la cooperación entre ellos, aśı como sobre
experiencias diversas respecto a escenarios y tareas cooperativas realistas en donde se
pudieran comprobar los diferentes grados de colaboración entre UAV y UGV.
Por esta razón se decidió clasificar la información de las diferentes fuentes consultadas en
tres grandes grupos, aunque algunos de los trabajos aqúı descritos seguramente tengan
relación con varias de ellos. Estos tres grupos generales son: Estrategias de cooperación
entre robots, Técnicas de control aplicadas en robótica móvil y Aplicaciones de sistemas
milti-robot en diferentes escenarios. Al final del caṕıtulo se dejan planteadas algunas
necesidades tangibles frente a los temas comentados y que dan el enfoque al trabajo de
investigación.
9
-
Marco de referencia 10
2.1 Trabajos relacionados con estrategias de cooperación
entre robots.
En cuanto al campo cient́ıfico y tecnológico en el que se enmarca esta tesis, puede decirse
que el trabajo de diferentes grupos de investigación alrededor del área de cooperación
entre veh́ıculos autónomos terrestres y aéreos ofrece muchos aportes, entre los cuales se
podŕıan mencionar algunos de los mas antiguos, como los publicados por Sharp et al. [67]
quienes presentan el diseño e implementación de un sistema de visión por computador en
tiempo real para el aterrizaje de un veh́ıculo aéreo no tripulado en un objetivo conocido.
De igual manera Stentz et al. [69] muestran el desarrollo de un prototipo inicial de un
equipo de exploración conformado por un veh́ıculo terrestre no tripulado (UGV) y un
veh́ıculo aéreo no tripulado (UAV), en el que este último sirve para guiar al UGV usando
información visual del terreno y ayudándole a evitar zonas potencialmente peligrosas,
mejorando la velocidad y el rendimiento del sistema de exploración.
Uno de los trabajos clásicos en sistemas multirobot es el de Parker [60] ,en el que se
propone una clasificación de las principales áreas de desarrollo de esta área del cono-
cimiento, como son : la inspiración biológica, las comunicaciones, las arquitecturas, la
localización/mapeo/exploración, la manipulación y el transporte de objetos, la coordina-
ción del movimiento, los robots reconfigurables y el aprendizaje. Como puede observarse
esta clasificación sigue aun vigente y alĺı radica la importancia y utilidad de las ideas
propuestas con respecto al trabajo que se llevó a cabo en esta tesis.
En el trabajo de Richards [63], uno de los principales problemas que se plantean es evitar
la colisión de aeronaves, para lo que se utiliza un método conocido como programación
lineal entera mixta (MILP), que encuentra las trayectorias óptimas que evitan las colisio-
nes de aeronaves. Sin embargo, la solución del problema es de gran complejidad debido
al número de restricciones, a pesar de que no se consideran obstáculos móviles.
Posteriormente Nguyen et al. [54] publican una solución al problema de comunicación en
un equipo de robots terrestres mediante el uso de nodos de relé móviles autónomos que
garantizan un v́ınculo entre un robot principal y la estación base, donde la movilidad
de los robots relé permite una mayor versatilidad en la red de comunicación. En este
art́ıculo se describe el sistema, la estrategia, el desarrollo de hardware, los algoritmos y
los experimentos realizados. En otro trabajo, Mullens et al. [52] describen el desarrollo
de un Sistema de Misión Automatizado para UAV (denominado AUMS) para pequeños
veh́ıculos UVTOL (Unmanned Vertical Take Off and Landing). Este sistema estaba
destinado a proporcionar capacidades de reabastecimiento mediante la utilización de un
veh́ıculo terrestre no tripulado (UGV), que a la vez sirve como plataforma de despegue
o aterrizaje y estación de servicio para el UAV.
-
Marco de referencia 11
El trabajo de Batalin [13] describe un algoritmo para la navegación de robots usando
una red de sensores integrada en el medio ambiente. Los nodos de los sensores permiten
actuar como señal para que el veh́ıculo se guie, sin la necesidad de un mapa o un
sistema de localización dispuesto en el interior. El veh́ıculo autónomo se comunica con
los nodos por medio de pequeños radios de baja potencia y dependiendo de la cercańıa
se gúıa y dirige hasta la siguiente posición. El algoritmo permite un procesamiento de
datos de la intensidad de la señal logrando la autonomı́a de decisión del sistema en
movimiento. El principal problema abordado fue lograr la autonomı́a del robot para que
esquive obstáculos y la solución que se presenta plantea un mapa de red, que permite
determinar la dirección de navegación de modo que el robot llegue a su destino de forma
segura. Sin embargo, el sistema presenta limitaciones en su aplicación a gran escala,
puesto que solo existen dos opciones, una es diseñar el mapa para el veh́ıculo y que este
lo siga y la otra es hacerlo sobre la marcha. El trabajo obtuvo como resultado una mayor
precisión y fiabilidad que el enfoque normal de localización por GPS, IMU o brújula.
La navegación se realiza a través de nodos, durante 50 experimentos para diferentes
objetivos de movilidad, recorriendo un total de 1 km, obteniendo un éxito del 100 %.
En su tesis doctoral, Zawodny [80] identifica una nueva estrategia llamada Control de
formación compatible, que puede ser usada para coordinar la estructura de navegación
de un equipo de veh́ıculos autónomos. Esta técnica controla el movimiento del equipo
sobre la base de una figura o forma deseada y unas distancias de separación entre veci-
nos, también deseadas, en la que generalmente la formación se considera bidimensional.
La estrategia establece cómo seleccionar, colocar y usar muelles y amortiguadores vir-
tuales que conceptualmente fuerzan un inter-espaciamiento adecuado entre los veh́ıculos
vecinos que son miembros del equipo. El objetivo es mantener continuamente, en forma
óptima, la formación deseada cuando el equipo esté en movimiento. En esa misma época,
Tanner y Christodoulakis [70] publican un trabajo que se centra en la interacción entre
un grupo de veh́ıculos terrestres y un grupo de veh́ıculos aéreos. La estabilidad del mo-
vimiento del grupo terrestre, que interactúa a través de reglas invariantes con el tiempo,
se establece en el sentido de Lyapunov y se utiliza también un análisis de Lyapunov para
garantizar que los UAVs circunden al centroide de la formación en tierra, evitando al
mismo tiempo las colisiones aéreas. Estos trabajos proporcionan conceptos y herramien-
tas interesantes para la formulación de algunas de las estrategias de cooperación entre
UAVs y UGVs en en esta tesis.
Poco después, Tanner [71] desarrolla un esquema de control cooperativo conmutado, para
coordinar grupos de veh́ıculos aéreos y terrestres, con el fin de localizar un blanco móvil
en una zona determinada. La novedad del enfoque presentado radica en la combinación
de algoritmos de congregación descentralizados con funciones de navegación para la
evasión de obstáculos, la convergencia a posiciones designadas y el control de dirección,
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Marco de referencia 12
mientras que Arkin et al. [8] publican un informe sobre los retos de integración de
diversas tecnoloǵıas desarrolladas para el establecimiento de un marco para el despliegue
de un sistema adaptable de robots heterogéneos para la vigilancia urbana. En este caso,
los robots aéreos generan mapas que se utilizan para el diseño de controladores de
navegación y planeadores de misión para el equipo, mientras que un equipo de robots
terrestre construye un mapa de la magnitud de las señales de radio emitidas, que se
utiliza como una ayuda para la planificación de misiones.
Pallottino [59] describe una estrategia anticolisiones para UGV, en donde se consideran
n agentes móviles que se desplazan a una velocidad constante y se dice que existirá una
colisión entre dos agentes, si estos no satisfacen la distancia euclidiana de seguridad. A
cada agente se le asigna un disco de seguridad que prevé la colisión, con lo que deberá evi-
tarse la superposición entre dos de esos discos de seguridad, evitando aśı una colisión.
Ellos proponen una novedosa poĺıtica para el direccionamiento de varios veh́ıculos des-
de un punto de partida hasta un punto final, garantizando la prevención de colisiones
entre ellos. Gracias a que utilizan una poĺıtica descentralizada, basada en la suposición
de agentes que están cooperando mediante aplicaciones del mismo tráfico, se logró que
cada veh́ıculo decida de forma autónoma su movilidad de acuerdo con un conjunto de
normas disponibles a nivel local y escalable. Los resultados obtenidos por este proyecto
evidencian que independiente del número de veh́ıculos en movimiento, se logra evitar
las colisiones tras definir una tarea diferente para cada veh́ıculo autónomo. Además, el
modelo desarrollado permite que la cooperación centralizada quede marginada, puesto
que este tipo de algoritmos requieren que cada agente conozca todas las posibilidades y
se hace necesario un mayor número de recursos computacionales. Por lo tanto, la poĺıtica
descentralizada consigue que cada veh́ıculo conste de la información propia y disponible
localmente.
En el trabajo de Rebollo [62] se desarrolla la solución de colisiones en tiempo real en
el instante en que estas son descubiertas, sin trazar una trayectoria previa libre de
choques. Se propone dividir el espacio en celdas cúbicas para aśı poder describir una
trayectoria como una secuencia de celdas a las que se les asocia un tiempo de entrada
y un tiempo de salida. Cada UAV conoce la lista de celdas por las que pasarán sus
otros compañeros y transmitirán sus propias celdas a los otros UAVs para evitar la
colisión entre ellos, ya que cada UAV tendŕıa que detectar un solapamiento temporal
entre una celda de su trayectoria y otra perteneciente a otro de los veh́ıculos autónomos.
Se implementa entonces un método heuŕıstico basado en la combinación del algoritmo de
árbol de búsqueda y el algoritmo de búsqueda tabú, con los que se encuentra la solución
al problema de evitar la colisión mediante la creación de un perfil de velocidad.
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Marco de referencia 13
Para solucionar el problema de colisiones entre robots autónomos se han desarrollado
diferentes investigaciones, especialmente en robots aéreos en los que se han implemen-
tado métodos, técnicas y teoŕıas basadas en generar trayectorias previas al vuelo. Maza
[47] en su tesis, presenta una arquitectura distribuida, compuesta por diferentes módulos
que resuelven problemas habituales que surgen durante la ejecución de misiones mul-
tipropósito. Como parte de sus resultados, se implementaron algoritmos que realizan
la descomposición de distintas tareas la detección y resolución de conflictos, donde los
UAVs comparten un mismo espacio aéreo y sus trayectorias se superponen en espacio y
tiempo. Se consiguió la cooperación entre múltiples robots en escenarios que involucran
también diversos objetos con ciertas capacidades computaciones embebidas, para lograr
todo un modelo de búsqueda y rescate autónomo de personas afectadas por catástrofes
naturales. El enfoque presentado aqúı ofreció claridad en algunos de los conceptos re-
lacionados con la solución de conflictos y su aplicación a las tareas y escenarios que se
queŕıan implementar.
En el art́ıculo de Cárdenas et al. [19] se plantean técnicas para generar trayectorias en
caso de conflicto por ocupación de un espacio determinado. Las dos técnicas propuestas
en este trabajo son los campos potenciales artificiales y los mapas probabiĺısticos. El
primer método consiste en definir un robot móvil como una part́ıcula eléctrica que
contiene un potencial atractivo (será atráıda hacia su posición final) y un potencial
repulsivo (será repelida por obstáculos en su camino). El segundo método utiliza un
algoritmo RRT (Rapidly-exploring Random Trees) y su variante RRT-Conect, en los
que se distribuye un número de nodos asignados aleatoriamente en el espacio libre de
colisiones y luego se establecen conexiones entre estos puntos.
El trabajo de Acevedo et al [1] presenta un algoritmo descentralizado para la partición
de áreas en misiones de vigilancia de tal forma que se asegure la propagación de la
información entre los robots que participan en la misión, basándose en un esquema de
coordinación uno a uno distribuido. La estrategia propuesta se evaluó por medio de
simulaciones en un escenario urbano para confirmar el cumplimiento de los objetivos
propuestos.
2.2 Trabajos relacionados con técnicas de control aplicadas
en robótica móvil.
El desarrollo de sistemas de control para multicópteros no es trivial, debido a sus com-
plejas caracteŕısticas aerodinámicas que son multivariables y no lineales. Además, las
estrategias de control utilizadas para los multicópteros, deben presentar buen desem-
peño en el vuelo autónomo y robustez contra perturbaciones e incertidumbres. Gran
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Marco de referencia 14
número de investigaciones en el área de los multicópteros llevan a cabo el diseño y la
implementación de controladores que permiten posicionar las aeronaves en el espacio
de vuelo. Otros estudios en esta área, tratan de implementar sistemas para el control
de la actitud, altitud, estabilidad y trayectoria de vuelo del multicóptero. En diferentes
investigaciones se usan técnicas de control tanto lineal (PID, LQR y realimentación de
estados) como no lineal (Backstepping, H∞, control fuzzy y con redes neuronales) para
el diseño de controladores. Los trabajos de Bouaddallah y Siegwart [17]; Salih et al. [65];
Al-Younes et al. [4]; Castillo et al. [20]; Hernández et al.[38] son ejemplos de esto.
Por ejemplo, Al-Younes et al. [4], describe la implementación de una técnica de control
no lineal capaz de controlar la actitud y la altitud de un cuadróptero. El controlador di-
señado está basado en la metodoloǵıa Backstepping, integrada con esquemas de control
adaptativos e integrales, a esto se denomina Controlador Integral Adaptativo Backstep-
ping. Los resultados obtenidos con esta técnica se compararon con resultados obtenidos
con un controlador PID y con un controlador LQR, llegando a la conclusión que el esque-
ma integral adaptativo ofrece un mejor desempeño frente a dinámicas no modeladas y
perturbaciones. Las simulaciones y pruebas realizadas en este trabajo reflejan una mejor
acción de control con el controlador integral adaptativo para la respuesta dinámica.
Otro ejemplo en el que se aplican estas técnicas es el trabajo realizado por Bouabdallah
y Siegwart [17], quienes desarrollan controladores con el objetivo de controlar la actitud,
altitud y posición de un multicóptero. Los controladores implementados se basan en dos
técnicas de control lineal (PID y LQR) y una técnica de control no lineal (Backstep-
ping). Los resultados obtenidos con los controladores lineales son positivos en ausencia
de perturbaciones debidas al viento, dado que proporcionan un buen desempeño en vue-
lo, sin embargo, no presentan buen rechazo ante perturbaciones fuertes. Por otro lado,
los resultados obtenidos con la técnica de control no lineal fueron positivos dado que
rechazan perturbaciones fuertes; pero no se logra estabilizar el UAV en estado estacio-
nario. Teniendo en cuenta los resultados obtenidos, se mejoró el controlador no lineal
agregando acción de control integral, con lo que se logra obtener estabilidad asintótica,
robustez ante ciertas perturbaciones y se cancela el error de estado estable.
De igual forma, Raffo [61] desarrolla una estrategia de control que tiene como objetivo
estabilizar de forma robusta el subsistema de rotación de un multicóptero, siendo capaz
de mantener el vuelo de este veh́ıculo, cuando este está sujeto a perturbaciones generadas
por los momentos aerodinámicos. La estrategia de control utiliza la técnica de control
no lineal H∞, que es robusta ante la presencia de incertidumbres y perturbaciones
constantes.
La técnica de H∞, al igual que muchas otras técnicas no lineales necesita el diseño de un
modelo matemático preciso de la planta que permita obtener valores de los parámetros
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Marco de referencia 15
que puedan ser muy cercanos a valores teóricos preestablecidos, puesto que si se tienen
imprecisiones muy altas, el sistema puede hacerse inestable, disminuyendo el desempeño
del sistema controlador, (Vivas, [79]). Esta conclusión que plantea el autor refleja una
desventaja en los casos en los que no es fácil obtener un buen modelo matemático
debido, por ejemplo, al tratarse de un sistema no lineal y cuyos parámetros no son
fáciles de determinar. Por esta razón se deben tener en cuenta otras técnicas, como la
técnica de control por lógica fuzzy. La técnica de control basada en lógica fuzzy ofrece
grandes ventajas sobre otras técnicas de control, dado que esta no depende de un modelo
matemático exacto para el desarrollo de controladores y, por tanto, es apta para trabajar
con multicópteros, que presentan dinámicas no lineales sujetas a incertidumbres. Los
controladores diseñados a partir de la lógica fuzzy son independientes de los parámetros
de la planta. Para diseñar un controlador fuzzy se parte del conocimiento adquirido sobre
el comportamiento del sistema (Lower y Szlachetko [43]).
Teniendo en mente los requisitos de control y navegación de UAVs, se revisaron también
trabajos sobre veh́ıculos aéreos no tripulados, como el de Schmale et al. [66] aunque en la
mayoŕıa de ellos se menciona el uso de controladores lineales de posición (por ejemplo,
tipo PID) con algunas deficiencias en cuanto al posicionamiento preciso del veh́ıculo
cuando se realizan maniobras a altas velocidades o en presencia de perturbaciones fuertes
debidas al viento en altitudes moderadas (a pesar incluso de contar con datos precisos
de DGPS). Por otra parte, su sistema de guiado se basa en la navegación por puntos de
referencia, sin un control que garantice el seguimiento de perfiles de velocidad.
Otro de los temas relacionados con el control de robots móviles tiene que ver con su
modelado matemático. El movimiento de los UAV tipo multicóptero involucra dinámi-
cas multi-variables complejas, por lo tanto, obtener modelos para representar dichas
dinámicas no es una tarea fácil. Para obtener modelos dinámicos reales, se deben tener
en cuenta algunos parámetros y variables, tales como la masa del multicóptero, su veloci-
dad lineal, su velocidad angular, los torques producidos por los rotores del multicóptero,
la densidad del aire y la aceleración debida a la fuerza de gravedad entre otras. Entre
mayor cantidad de variables y parámetros se utilicen para obtener el modelo dinámi-
co, mayor será la exactitud del modelo frente al comportamiento real del multicóptero
(Erginer y Altug, [31]).
Por otro lado, para facilitar la obtención de un modelo dinámico, es necesario plantear
hipótesis. Por ejemplo, para obtener el modelo dinámico de su UAV, Özgür [57] parte
de supuestos tales como: la rigidez del marco mecánico, simetŕıa de la estructura del
cuadróptero y la relación proporcional entre el desplazamiento del veh́ıculo sobre un
eje y el cuadrado de la diferencia de velocidad entre los motores que producen dicho
desplazamiento.
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Marco de referencia 16
Diferentes autores han desarrollado modelos dinámicos para los multicópteros y estos
modelos dinámicos vaŕıan dependiendo de las hipótesis, de las variables consideradas
y del método utilizado para obtenerlo. Para obtener los modelos dinámicos se utilizan
generalmente dos métodos matemáticos: el método de Newton-Euler y el método de
Lagrange-Euler. Autores como Altug et al. [5]; Mokhtari y Benallegue [50]; Bouabdallah
y Siegwart [17]; Al-Younes et al. [4]; Hanafi [36]; Nicol et al. [55] presentan en sus
publicaciones diferentes aproximaciones al modelamiento de multicópteros, utilizando
como referencia los métodos mencionados.
Hernández, [37] propone un sistema ultrasónico sensorial para robots móviles y veh́ıcu-
los autónomos. El sistema es capaz de detectar obstáculos a distancias de hasta 3 m y
permite proporcionar también información acerca de su posición angular, toda esta in-
formación se calcula con la suficiente rapidez para mantener control durante la ejecución
de las misiones. Este tipo de trabajos fueron útiles para conceptualizar y definir criterios
claros sobre la instrumentación y el control reactivo de los robots.
Desde hace algún tiempo, el control descentralizado de varios agentes robóticos se ha
convertido en un área de investigación muy activa. La mayoŕıa de los trabajos tienen
inspiración biológica, donde el modelado matemático y el control de estos llamados
enjambres ha avanzado hasta abordar una multitud de problemas, como el denominado
pastoreo, el vuelo en formación, el cubrimiento de áreas e incluso, la interacción hostil
con otros enjambres. En relación con esto, el trabajo publicado por McCullough [48]
está enfocado hacia la definición de una ley de control robusta para dos conjuntos de
robots en conflicto, denominados perseguidores y evasores, garantizando la estabilidad a
partir de un análisis de la misma mediante la teoŕıa de Lyapunov. En la misma ĺınea de
se encuentra el trabajo de Cepeda-Gomez et al [21] al proponer una ley de control por
modos deslizantes en dos grupos de robots en competencia, consiguiendo la estabilidad
general del sistema, a la vez que la captura de los robots evasores por parte de los
perseguidores. La robustez del control se evalúa con respecto a las incertidumbres propias
de los modelos utilizados.
Utilizando el enfoque y la teoŕıa de Lyapunov, Bacon et al [10] proponen una ley de con-
trol por modos deslizantes en que el control descentralizado resultante gúıa los agentes
robóticos hacia el cubrimiento de un área dentro de una región objetivo que podŕıa es-
tarse moviendo. La aproximación de los agentes al objetivo es asintótica y sin colisiones.
En su trabajo se incluyen discusiones sobre la estabilidad de la dinámica controlada,
aśı como las capacidades de rechazo a perturbaciones, utilizando modelos lineales de
robots holonómicos. En el mundo real los robots poseen dinámicas que pueden ser mas
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Marco de referencia 17
complicadas que aquellas representaciones lineales comúnmente usadas, por lo que al-
gunos autores como Zhai et al. [81], Listmann [42] y Ghommam [33] han incluido el
problema de cooperación con robots no-holonómicos.
Por su relación con el enfoque dado a esta tesis, son interesantes los trabajos de Defoort
et al [26] y Liao et al [41], en cuanto el primero de ellos presenta una solución al proble-
ma de controlar una formación de robots móviles terrestres usando control por modos
deslizantes, en un esquema Ĺıder-Seguidor y usando solo las medidas de la configuración
relativa entre los robots, sin necesidad de medir la velocidad del ĺıder. Con esta ley de
control se consigue la estabilización asintótica de la formación a pesar de la presencia de
perturbaciones e incertidumbres en los parámetros del modelo usado, teniendo presente
que la medición de las posiciones relativas se hace por medio de visión por computador.
En el segundo trabajo también se propone una estrategia de control que usa lineali-
zación por realimentación para el control de los robots no-holonómicos y control por
modos deslizantes para la coordinación del sistema multi-robot, que debe seguir a una
trayectoria de referencia previamente fijada. Se incluye en este trabajo la prueba teóri-
ca de la estabilidad asintótica del sistema y se verifican la efectividad del método por
medio de simulaciones. Otras técnicas como la redes neuronales se han usado también
para el control de la formación de robots, en este caso aéreos, como lo describen Bo y
Gao [16] en un trabajo en el que las combinan con el control por modos deslizantes para
obtener un balance óptimo entre la velocidad de convergencia del modo deslizante y el
consumo de combustible de los robots. En su propuesta utilizan una función saturación
para disminuir los efectos de las dinámicas no modeladas y la alta frecuencia de la señal
de control conmutable. Los resultados de las simulaciones dan muestras de la efectividad
de la solución propuesta.
En trabajo de Consolini et al [24] se propone un tipo diferente de controlador para es-
quemas Ĺıder-Seguidor de robots móviles no-holonómicos. Como elemento diferenciador,
se muestra que la geometŕıa de la formación impone un ĺımite en la curvatura máxima
admisible en la trayectoria del ĺıder y que la posición de los seguidores no es fija con
respecto al marco de referencia del ĺıder, sino que vaŕıa dentro de una región cónica. Esto
hace que la geometŕıa de la formación se adapte a la dinámica de los robots seguidores y
esto permite tener un menor esfuerzo de control con respecto a otros enfoques basados
en formaciones ŕıgidas.
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Marco de referencia 18
2.3 Trabajos relacionados con aplicaciones de sistemas multi-
robot en diferentes escenarios
En otro orden de ideas, para la definición de escenarios, algoritmos y tareas cooperati-
vas se revisaron y analizaron algunos de los diferentes enfoques que han sido publicados.
Valenti et al. [76] presentan los resultados de pruebas realizadas con uno o varios veh́ıcu-
los aéreos y terrestres autónomos en un banco de pruebas desarrollado para el estudio
de misiones de larga duración en un entorno controlado y que puede ser utilizado para
representar diferentes escenarios de misión. En el documento resaltan que el éxito de
este banco de pruebas está relacionado en gran medida con la elección de veh́ıculos,
sensores y la arquitectura del sistema de mando y control; por lo que este documen-
to sirvió de referencia para la fase del proyecto en que se definieron los escenarios de
prueba, aśı como sus diferentes elementos instrumentales. En este mismo sentido, en la
publicación de Ollero [56] se describe una arquitectura desarrollada para la cooperación
autónoma descentralizada entre veh́ıculos aéreos no tripulados, redes inalámbricas de
sensores/actuadores y redes de cámaras en tierra, en el marco el proyecto denominado
AWARE.
En esta misma ĺınea, Mullens et al. [51] desarrollan un proyecto para el lanzamiento,
recuperación y repostaje de un UAV, sobre la plataforma de un UGV comercial. Ha-
cen además una descripción del panorama a corto plazo, los beneficios y beneficiarios
objetivo del sistema integrado y ofrecen también una descripción del plan de proyec-
to, incluidos los desaf́ıos que enfrentan y las lecciones aprendidas, a fin de inspirar una
mayor integración de ideas y esfuerzos con los sistemas no tripulados disponibles en ese
entonces.
En cuanto a las posibles aplicaciones, una de las motivaciones de este trabajo está cla-
ramente orientada al uso de los resultados de esta tesis en la solución de problemas en
la agricultura y en la conservación de recursos naturales por lo que aparecen conceptos
como la Agricultura de Precisión (AP), que se ha convertido en los últimos años en una
estrategia de gestión de la agricultura, que utiliza tecnoloǵıas de la información para
recopilar y procesar datos provenientes de múltiples fuentes, brindando a los agricul-
tores no sólo asistencia para la toma de decisiones, sino también la automatización de
algunas tareas básicas de la agricultura misma. Probablemente, una de las aplicaciones
mas inmediatas que puede tener una flota de robots aéreos en labores agŕıcolas es la
recolección de imágenes aéreas, siendo una de sus principales exigencias la obtención
de dichas imágenes durante unas ventanas de tiempo bastante estrechas, dado que los
agricultores están interesados en recolectar y analizar datos de etapas particulares de
crecimiento de los cultivos, que pueden durar tan solo unos pocos d́ıas. El uso principal
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Marco de referencia 19
que se da a las imágenes aéreas en la AP es en la observación de los campos de culti-
vo y en la generación de mapas utilizando imágenes que contienen información acerca
de los parámetros biof́ısicos del campo de cultivo como se puede ver en el trabajo de
Burgos-Artizzu et al. [18]. En este mismo campo de aplicación agŕıcola se utilizan robots
terrestres como lo muestra el trabajo de Gottschalk et al. [35] donde describe el uso de
imágenes procesadas provenientes de una webcam, para la navegación de un UGV entre
dos surcos de un cultivo, con resultados satisfactorios en las pruebas realizadas en un
ambiente agŕıcola.
Entre los retos tecnológicos mas importantes, relativos a los controladores de vuelo
aplicados a la agricultura de precisión, se encuentran la precisión y la robustez, que
fueron tratados por Oetomo et al. [15]. Los veh́ıculos aéreos controlados remotamente han
sido utilizados en muchas aplicaciones agŕıcolas, como lo muestran Aylor et al. [9] en su
publicación, pero siendo en algunos casos confiados al mando de un piloto experimentado
que obviamente hace al sistema más sensible a las fluctuaciones en variables como la
altura y la velocidad.
Otra de las posibles aplicaciones que ha motivado este trabajo es el uso de una flota de
robots en labores de detección y desactivación de minas antipersonales, por lo que se
revisaron trabajos como los de Goad et al. [34], Amiri et al.[6] y Colorado et al. [22], con
el fin de determinar lo requerimientos de control y coordinación que podŕıan requerirse
en caso de utilizar los resultados de esta tesis en aplicaciones de este tipo.
Otros trabajos como el de Bernard [14] y Merino [49], muestran resultados de la apli-
cación de sistemas multirobot coordinados en acciones como la búsqueda y rescate de
v́ıctimas o la prevención y atención a incendios forestales, mientras que Al-Tahir y Art-
hur [3] aśı como Kenney et al [40] muestran en sus publicaciones las posibilidades de
aplicar este tipo de tecnoloǵıa al desarrollo urbano sostenible y a la gestión adecuada de
recursos urbanos.
2.4 Conclusión del caṕıtulo
Esta revisión de diferentes enfoques y propuestas de trabajo ofreció una fundamentación
suficiente para consolidar los criterios que permitieron especificar adecuadamente la
arquitectura general del sistema multi-robot que debeŕıa ser puesto en marcha como
plataforma experimental de pruebas, pasando también por una formulación de escenarios
y posibles tareas cooperativas a realizar con dicho sistema multi-robot.
Al estudiar los enfoques dados al control y la coordinación de robots, se encontraron al-
gunos vaćıos en los que se hizo posible ofrecer un aporte. A pesar de que existe una gran
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Marco de referencia 20
variedad de técnicas propuestas para controlar robots, dentro de las que se logró identifi-
car algunas que podŕıan ser mas prometedoras en cuanto a que brindan simultáneamente
condiciones como estabilidad y robustez al sistema que se está controlando, sin embargo
estas técnicas hab́ıan sido formuladas de manera que no podŕıan ser aplicadas direc-
tamente al sistema multi-robot que se estaba conformando y que está compuesto por
robots aéreos y robots terrestres de tipo no-holonómico, muy comunes en aplicaciones
actuales de la robótica movil.
Es por esto que en la presente tesis se presenta un enfoque basado en el trabajo de Bacon
et al. [10] pero aplicado a robots no-holonómicos en R2 y se hace una extensión de esta
formulación al problema en tres dimensiones, que será útil para la navegación libre de
colisiones entre UAV e incluso a la navegación segura simultánea de UAV y UGV en
terrenos que no sean completamente planos.
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CAPÍTULO
3
DESCRIPCIÓN DE LAS FLOTAS DE
ROBOTS USADAS COMO
PLATAFORMAS EXPERIMENTALES
Este caṕıtulo presenta una recopilación de los métodos y procedimientos efectuados pa-
ra poner a punto los robots y los elementos complementarios de dos flotas de veh́ıculos
autónomos, que fueron integradas para que sirvieran luego como plataforma experimen-
tal en donde pudieran probarse los métodos, algoritmos y técnicas de control cooperativo
propuestos en esta tesis. Se incluye también la descripción general de dichos robots.
3.1 Plataforma experimental FRACTAL
El objetivo del proyecto ”FRACTAL: Flota de Robots Cooperativos Terrestres y Aéreos”
(