Localización y seguimiento de trayectorias con robots caminantes en entornos naturales

Abstract

Esta tesis doctoral se fundamenta en el diseño y experimentación de algoritmos para la detección y localización de minas antipersonas con robots caminantes. Esta tarea debe realizarse sobre terrenos naturales (suelos irregulares, con diferente dureza y en presencia de obstáculos) y en los que se pueden encontrar zonas prohibidas donde los pies no deben apoyarse (alarmas o minas antipersonas potenciales previamente detectadas por un sistema ajeno a este trabajo). La consecución de este complejo objetivo aconseja dividirlo en diferentes sub-objtetivos que se estudian independientemente: (a) modos de caminar: planificación de los movimientos de las patas del robot para que se produzca el avance en la dirección deseada manteniendo la estabilidad y adaptación al terreno, y teniendo en cuenta la existencia de zonas prohibidas; (b) localización: cálculo de la posición del robot en el entorno de trabajo durante toda la tarea; y por último, (c) seguimiento de trayectorias: definición de la trayectoria del robot para garantizar la exploración completa del terreno y generación de algoritmos de control para corregir los desvíos de la trayectoria. La solución independiente de estos tres sub-objetivos constituye el cuerpo principal de esta tesis doctoral. En primer lugar, se ha definido un modo de caminar libre de deriva y dos modos giratorios para robots hexápodos que desplazan el robot evitando que los pies pisen las zonas prohibidas sobre el terreno. En segundo lugar, se ha desarrollado un sistema de localización basado en diferentes métodos (odometría, dead-reckoning, DGPS y un filtro de Kalman extendido) que permiten conocer en todo instante la posición y orientación del robot con la precisión requerida para esta tarea, estimada en ±0.02m. Por último, se ha generado un algoritmo de control de seguimiento de trayectorias para desplazar el robot a lo largo de una trayectoria predefinida y, poder así, realizar una exploración completa del terreno. Los algoritmos presentados se han validado experimentalmente utilizando el robot hexápodo SILO6.