Behavior-based search and surveillance algorithm for aerial robtic swarms

García Auñón, Pablo (2020). Behavior-based search and surveillance algorithm for aerial robtic swarms. Thesis (Doctoral), E.T.S.I. Industriales (UPM). https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.65992.

Description

Title: Behavior-based search and surveillance algorithm for aerial robtic swarms
Author/s:
  • García Auñón, Pablo
Contributor/s:
  • Barrientos Cruz, Antonio
Item Type: Thesis (Doctoral)
Date: June 2020
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Multi-robot systems have clear advantages over their single-agent counterpart, given that they are able to parallelize the assigned task to speed it up, and in case of failures or loss of agents, the mission can still be accomplished thanks to their redundancy characteristics. However, they also present some inconveniences that must be considered, such as the difficulties to coordinate the agents so that the entire group works together as a team. With the reduction of hardware costs and the increase of communication and computation capabilities, it has been possible in the last decade to solve some tasks with increasing number of robots. Nowadays, some lines of investigation are devoted to develop algorithms to control even hundreds of them, which are usually called robotic swarms and have their own specific characteristics. These advancements have also reached the aerial versions of these systems, which can be used for different missions, for instance, the search and the surveillance of areas in open spaces. This dissertation is devoted to present a novel algorithm to address search and surveillance missions of flat-and-rectangular-like areas with aerial robotic swarms (more specifically, quadcopters) equipped with downward cameras. The algorithm is based on a behavioral network made up by 6 different modules that act together to decide where to move during the mission. These modules, or behaviors, use the data sensed by the agent itself, and the information received by broadcast messages sent using radio frequency modules from the other agents. The algorithm proves to be scalable to tens of agents, robust against different type of failures and errors, and it is flexible to adapt to different scenarios. The algorithm has the drawback that its configuration is not a straight forward process, since optimal configurations must be found for a large variety of scenarios. This is solved by combining an optimization based on a genetic algorithm applied in a limited number of specific scenarios, and a Gaussian Process to model the optimal values as a function of the scenario characteristics. This algorithm has been tested in both simulations and with real robots, in an indoor arena and outdoors. The majority of the objectives established at the beginning of this work is satisfactorily fulfilled. Further investigations are also proposed at the end of this document to enlarge the capabilities of this approach. ----------RESUMEN---------- Los sistemas multi-robot presentan claras ventajas frente a los sistemas compuestos por un único robot, ya que son capaces de paralelizar la tarea asignada para acelerarla, y en caso de fallos o pérdida de agentes, la misión aún puede ser completada gracias a su redundancia. Sin embargo, también presentan algunas dificultades que deben ser consideradas, como por ejemplo la coordinación de los miembros del sistema de forma que el grupo completo se comporte eficientemente como equipo. Con la reducción de los costes del hardware y el aumento de las capacidades de computación y comunicación, ha sido posible en la última década resolver algunas tareas con un número creciente de robots. A día de hoy, algunas líneas de investigación se centran en el desarrollo de algoritmos para el control de grupos compuesto por decenas, o incluso cientos, de robots. Estos sistemas se denominan generalmente enjambres robóticos, y presentan características particulares. Estos avances han llegado también a los robots aéreos, los cuales pueden ser utilizados para distintas misiones, tales como la búsqueda y la vigilancia en espacios abiertos. En esta tesis se presenta un novedoso algoritmo para el control de enjambres robóticos aéreos (más concretamente, cuadricópteros) equipados con cámaras en misiones de búsqueda y vigilancia en espacios abiertos rectangulares. El algoritmo está basado en una red de comportamientos formada por 6 módulos diferentes que actúan de forma conjunta para decidir hacia dónde se dirige cada agente durante la misión. Estos módulos, o comportamientos, hacen uso de la información recibida por los sensores embarcados y de la información retransmitida por los otros agentes del equipo usando equipos enscillos de radio frecuencia. Se ha demuestra que el método es escalable a decenas de agentes, robusto ante distintos tipos de errores y fallos, y flexible para adaptarse a distintos escenarios. El algoritmo presenta el inconveniente de que su configuración no es sencilla, ya que se deben encontrar configuraciones óptimas de sus parámetros para un abanico amplio de escenarios. Esto se resuleve mediante la combinación de un proceso de optimización basado en un algoritmo genético aplicado en un número reducido de escenarios, y de un proceso Gaussiano para modelar los valores óptimos como función de las características del escenario. El algoritmo ha sido probado tanto en simulaciones como con robots reales, tanto en entornos abiertos como cerrados. La mayoría de los objetivos establecidos al comienzo de este trabajo han sido alcanzados satisfactoriamente. Se proponen finalmente investigaciones futuras para aumentar las capacidades del método propuesto.

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Item ID: 65992
DC Identifier: http://oa.upm.es/65992/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:65992
DOI: 10.20868/UPM.thesis.65992
Deposited by: Archivo Digital UPM 2
Deposited on: 02 Feb 2021 07:23
Last Modified: 02 Feb 2021 07:23
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