000087036 001__ 87036 000087036 005__ 20210520140810.0 000087036 037__ $$aTESIS-2020-017 000087036 041__ $$aeng 000087036 1001_ $$aMarchukov Lepeha, Yaroslav 000087036 24500 $$aMulti-robot deployment planning in communication-constrained environments 000087036 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza, Prensas de la Universidad$$c2019 000087036 300__ $$a158 000087036 4900_ $$aTesis de la Universidad de Zaragoza$$v2020-17$$x2254-7606 000087036 500__ $$aPresentado: 24 09 2019 000087036 502__ $$aTesis-Univ. Zaragoza, Informática e Ingeniería de Sistemas, 2019$$bZaragoza, Universidad de Zaragoza$$c2019 000087036 506__ $$aall-rights-reserved 000087036 520__ $$aA lo largo de los últimos años se ha podido observar el aumento del uso de equipos de robots en tareas en las cuales es imposible o poco eficiente la intervención de los humanos, e incluso que implica un cierto grado de riesgo para una persona. Por ejemplo, monitorización de entornos de difícil acceso, como podrían ser túneles, minas, etc. Éste es el tema en el que se ha enfocado el trabajo realizado durante esta tesis: la planificación del despliegue de un equipo de agentes para la monitorización de entornos.<br />La misión de los agentes es alcanzar unas localizaciones de interés y transmitirle la información observada a una estación base estática. Ante la ausencia de una infraestructura de comunicaciones, una transmisión directa a la base es imposible. Por tanto, los agentes se deben coordinar de manera autónoma, de modo que algunos de ellos alcancen los objetivos y otros realicen la función de repetidor para retransmitir la información.<br />Nos hemos centrado en dos líneas de investigación principales, relacionadas con dos maneras del envío de la información a la estación base. En el primer enfoque, los agentes deben mantener un enlace de comunicación con la base en el momento de alcanzar los objetivos. Con el fin de, por ejemplo, poder interactuar desde la base con un robot que ha alcanzado el objetivo. Para ello hemos desarrollado un método que obtiene las posiciones óptimas para los agentes utilizados a modo de repetidor. A continuación, hemos implementado un método de planificación de caminos de modo que los agentes pudiesen navegar el máximo tiempo posible dentro de zonas con señal. Empleando conjuntamente ambos métodos, los agentes extienden el área de cobertura de la estación base, estableciendo un enlace de comunicación desde la misma hasta los objetivos marcados.<br />Utilizando este método, el equipo es capaz de lidiar con variaciones del entorno si la comunicación entre los agentes no se pierde. Sin embargo, los eventos tan comunes e irrelevantes para los seres humanos, como el simple cierre de una puerta, pueden llegar a ser críticos para el equipo de robots. Ya que esto podría interrumpir la comunicación entre el equipo. Por ello, hemos propuesto un método distribuido para que el equipo sea capaz de reconectarse, formando una cadena hacia un objetivo, en escenarios donde haya variaciones con respecto al mapa inicial que poseían los robots.<br />La segunda parte de la presente tesis se ha centrado en misiones de recopilación de datos de un entorno. Aquí la comunicación con la estación base, en el instante de alcanzar un objetivo, no es necesaria y a menudo imposible. Por tanto, en este tipo de escenarios, es más eficiente que algunos agentes, llamados trabajadores, recopilen datos del entorno, y otros, denominados colectores, reúnan la información de los que trabajan para periódicamente retransmitirla a la base. De este modo tan solo los colectores realizan largos viajes a la estación base, mientras que los trabajadores emplean la mayor parte de su tiempo exclusivamente a la recopilación de datos.<br />Primero, hemos desarrollado dos métodos para la planificación de caminos para la sincronización entre los trabajadores y colectores. El primero, muestrea el espacio de manera aleatoria, para obtener una solución lo más rápido posible. El segundo, usando FMM, es más lento, pero obtiene soluciones óptimas.<br />Finalmente, hemos propuesto una técnica global para la misión de recopilación de datos. Este método consiste en: encontrar el mejor balance entre la cantidad de trabajadores y colectores, la mejor división del escenario en áreas de trabajo para los trabajadores, la asociación de los trabajadores para transmitir los datos recopilados a los colectores o directamente a la estación base, así como los caminos de los colectores. El método propuesto trata de encontrar la mejor solución con el fin de entregar la mayor cantidad de datos y que el tiempo de "refresco" de los mismos sea el menor posible.<br /> 000087036 520__ $$a<br /> 000087036 521__ $$97100$$aPrograma de Doctorado en Ingeniería de Sistemas e Informática 000087036 6531_ $$arobotica 000087036 6531_ $$ainformatica 000087036 700__ $$aMontano Gella, Luis$$edir. 000087036 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas 000087036 830__ $$9512 000087036 8560_ $$ftdr@unizar.es 000087036 8564_ $$s17792795$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/87036/files/TESIS-2020-017.pdf$$zTexto completo (eng) 000087036 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:87036$$pdriver 000087036 909co $$ptesis 000087036 9102_ $$a$$bInformática e Ingeniería de Sistemas 000087036 980__ $$aTESIS