Los algoritmos que coordinan un pelotón de drones

 

Los algoritmos que coordinan un pelotón de drones

  • En ciertas tareas es necesario utilizar varios vehículos aéreos no tripulados, y las matemáticas permiten mejorar la coordinación entre ellos.
  • El investigador Leonardo Colombo (ICMAT) recibirá más de 300.000 euros del programa Postdoctoral Junior Leader de la Fundación ”la Caixa” para desarrollar el proyecto.

Madrid, 17 de septiembre de 2019. Hoy en día los drones se emplean en numerosos contextos: en tareas de rescate tras una catástrofe, en labores de vigilancia de áreas oceánicas (por ejemplo, para monitorizar la dispersión de plásticos), para transportar cargas pesadas o grabar eventos deportivos. Muchas de estas acciones no se pueden desarrollar por un solo dron, sino que es necesario un conjunto de ellos, que actúe de manera coordinada. El proyecto “Descentralized strategies for cooperative robotic swarms”, de Leonardo Colombo, investigador del ICMAT, pretende desarrollar las herramientas matemáticas que mejoren la coordinación y colaboración entre robots dinámicos.

La Fundación “la Caixa” le ha otorgado más de 300.000 para los próximos tres años, dentro de su programa Postdoctoral Junior Leader. Ayer se entregaron las acreditaciones en las instalaciones de Caixaforum en Barcelona, con presencia de diversos representantes de la política científica nacional, y todos los becarios.

“Los drones se comunican procesando los datos que reciben a través de sus sensores. En concreto, emplean algoritmos de control para saber qué deben hacer, dónde están, y cómo moverse para hacer cada tarea”, explica Colombo. Los algoritmos de control son una serie de instrucciones que modifican externamente el movimiento del sistema. Para ello, “utilizan matemáticas de diversas áreas: sistemas dinámicos, integración numérica geométrica y teoría de grafos”, detalla el investigador.

Habitualmente los laboratorios de investigación emplean algoritmos centralizados, en los que cada vehículo tiene toda la información del resto, a través de señales de GPS o cámaras externas. Sin embargo, manejar todos esos datos supone un gran coste computacional, lo que dificulta la obtención de buenas estimaciones de las localizaciones a tiempo real. La solución que se explorará en el proyecto de Colombo es emplear algoritmos de control descentralizados, donde cada robot solo conoce las posiciones relativas con respecto a los individuos más cercanos, sin ningún sistema de localización externo.

Para ello, aplicará conceptos de dos áreas de las matemáticas llamadas Mecánica Geométrica y Teoría de Control. “Consideraré una teoría que unifica los conceptos válidos para sistemas multi-agentes -es decir, cuando hay muchos individuos interactuando al mismo tiempo, en este caso drones- y para sistemas híbridos -que pueden cambiar instantáneamente su comportamiento, en este caso, su velocidad”, afirma Colombo.

Además, trabajará con algoritmos de control de formaciones, que establecen que los drones mantengan una forma preestablecida a lo largo de todo su movimiento. “Así podemos evitar que los drones colisionen entre ellos, y transporten de forma cooperativa los objetos de una manera más segura”, asegura Colombo.

El desafío específico del proyecto es diseñar nuevos algoritmos de control de formaciones descentralizados, aplicados al movimiento coordinado de drones de cuatro rotores. “En concreto, deberán ejecutar misiones cooperativas para el transporte de objetos”, explica Colombo. “Resolver estos retos puede suponer grandes avances en el control robótico”, afirman expertos en el área.

Leonardo Colombo

Leonardo Colombo (Buenos Aires, Argentina, 1986) obtuvo una plaza posdoctoral Juan de la Cierva para incorporarse al ICMAT en 2018. Fue el primer candidato en el área de matemáticas. En 2016 fue distinguido como uno de los mejores matemáticos jóvenes de España, con el premio Vicent Caselles (BBVA-RSME). Sus áreas de investigación son la teoría de control, la mecánica geométrica y la integración numérica de ecuaciones diferenciales, con aplicaciones a la robótica.

Licenciado en Matemáticas por la Universidad Nacional de La Plata (Argentina), realizó su tesis doctoral en el ICMAT y ha ocupado posiciones postdoctorales en la Universidad de Michigan (Estados Unidos) y en la Escuela de Ingeniería Eléctrica y Ciencias Computacionales del KTH Royal Institute of Technology (Suecia).