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Un Nuevo Método Cooperativo Para Encontrar Personas En Un Entorno Urbano Con Robots Móviles

Alex Goldhoorn, Anaís Garrell, René Alquézar and Alberto Sanfeliu

Jornadas de Automática 2016

Abstract— En este trabajo se presenta un nuevo método para localizar a personas en entornos urbanos usando robots sociales móviles cooperativos, que supera las limitaciones de enfoques ya existentes, los cuales se adaptan a entornos específicos, o se basan en comportamientos humanos pocos realistas. Con este método cooperativo los robots pueden encontrar a personas fuera del campo de rango de sensores u ocultados por obstáculos dinámicos o estáticos. Nuestro enfoque incluye la búsqueda de personas, seguimiento, cooperación multi-robot y comunicación. En particular se define un "Cooperative Highest-Belief Continuous Real-time POMCP" que puede ejecutarse en tiempo real y en entornos continuos y grandes. En este método se usan algoritmos de búsqueda online Partially Observable Monte-Carlo Planning (POMCP), los cuales, al contrario de trabajos anteriores son capaces de planificar con incertidumbre y con grandes espacios de estados. La estrategia de búsqueda hace un balanceo entre la probabilidad de que la persona esté en una posición concreta, la distancia a las posiciones, y si la posición está cerca de una meta ya asignada a otro robot. La validación del método se ha llevado a cabo a través de un conjunto extensivo de simulaciones y experimentos reales con una persona y dos robots.

En este página se muestran vídeos de los experimentos usando el algoritmo Cooperative HB-CR-POMCP para buscar y seguir personas. Como explicado en el artículo, el robot tiene que buscar y seguir a una persona. El robot reconoce a la persona por el AR Markers. En los vídeos se muestran tres áreas:
The videos:


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