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PID2020-112502RB-C41

Financiado

NAUTILUS: COMPORTAMIENTOS COLECTIVOS Y AUTONOMOS DE AUVS

EL SUBPROYECTO UPM SE CENTRA EN EL DISEÑO E IMPLEMENTACION DE COMPORTAMIENTOS AUTONOMOS Y COLECTIVOS DE AUVS EN ESCENARIOS REALES Y SIMULADOS, TENIENDO EN CUENTA LAS CARACTERISTICAS DEL MUNDO SUBMARINO. CON ESTA INICIATIVA SE EXT... ver más

01/01/2020

UPM

160K€

Presupuesto del proyecto: 160K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3943

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UPM

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3943

Presupuesto del proyecto 160K€

Descripción del proyecto EL SUBPROYECTO UPM SE CENTRA EN EL DISEÑO E IMPLEMENTACION DE COMPORTAMIENTOS AUTONOMOS Y COLECTIVOS DE AUVS EN ESCENARIOS REALES Y SIMULADOS, TENIENDO EN CUENTA LAS CARACTERISTICAS DEL MUNDO SUBMARINO. CON ESTA INICIATIVA SE EXTIENDEN PREVIOS PROYECTOS EN EL AMBITO (UNDERWORLD TEC2013 Y HERAKLES TEC2016) MAS RELACIONADOS CON COMUNICACIONES SUBMARINAS. EN ESTA PROPUESTA CONCENTRAMOS NUESTRO ESFUERZO EN UNA NUEVA PERSPECTIVA EN LA QUE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y DE ENJAMBRE PROPORCIONA UN NUEVO MARCO EN EL CUAL ENFRENTARNOS LOS SIGUIENTES RETOS:- SISTEMAS DE POSICIONAMIENTO MAS PRECISOS- CAPACIDAD DE PERCEPCION DEL ENTORNO- FUNCIONALIDADES DE NAVEGACION AUTONOMA- PROCEDIMIENTOS COLABORATIVOS PARA RESOLVER MISIONES COORDINADAS.CON EL OBJETO DE AFRONTAR ESTOS RETOS, EL EQUIPO ORIGINAL DE UPM (S. ZAZO Y J. PARRAS) EN LOS PROYECTOS ANTERIORES SE HA REFORZADO CON NUEVOS MIEMBROS CON GRANDES CONOCIMIENTOS EN CONTROL, INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE PROFUNDO (P. ZUFIRIA, L. MAGDALENA Y J. FRAILE) Y EN ROBOTICA DE ENJAMBRE (A. GUTIERREZ). EL EQUIPO UPM SERA RESPONSABLE DE LOS OBJETIVOS GO-2, GO-4 Y GO-5:- GO-2: DISEÑAR UN MARCO DE PERCEPCION DEL ENTORNO QUE PROPORCIONE CAPACIDADES DE INTERACCION CON UN ENTORNO DINAMICO.ESTE MARCO DE PERCEPCION DEL ENTORNO SE DEBE INTERPRETAR COMO UNA FORMA DE SLAM, DONDE ENFRENTANDONOS A UN MEDIO DINAMICO, DONDE EL AUV DEBE SER CAPAZ DE DETECTAR UN OBSTACULO INESPERADO COMO OTRO AUV NO COORDINADO O LA QUILLA DE UN BARCO Y ALTERAR LA PLANIFICACION INICIAL PARA EVITAR COLISIONES O DAÑOS SIN INTERVENCION HUMANA. PARA ESTE PROPOSITO USAREMOS LA INFORMACION DE CAMARAS (VISIBLE) PARA PEQUEÑAS DISTANCIAS Y VARIOS SISTEMAS ACTIVOS PING-SONAR PARA GENERAR UN MAPA DE LOS ALREDEDORES. TODA ESTA INFORMACION DEBE SER FUSIONADA PARA LA DETECCION OPTIMA DE LOS EVENTOS COMO OBSTACULOS, RECONOCER CIERTOS PERFILES Y PROPORCIONAR INFORMACION VALIOSA PARA LA NAVEGACION Y EL POSICIONAMIENTO.- GO-4: DISEÑO E IMPLEMENTACION DE UN SISTEMA DE NAVEGACION AUTONOMA BASADO EN ALGORITMOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.LA AUSENCIA DE UN SISTEMA DE POSICIONAMIENTO GLOBAL SUBMARINO, LA VISIBILIDAD REDUCIDA Y LOS ERRORES EN LAS MEDIDAS DE LOS SENSORES SUPONEN UNA ENORME DIFICULTAD PARA EL DISEÑO DE ALGORITMOS DE NAVEGACION Y CONTROL EN VEHICULOS AUTONOMOS SUBMARINOS.TENIENDO EN CUENTA LOS RECIENTES DESARROLLOS EN APRENDIZAJE AUTOMATICO Y EN PARTICULAR EN APRENDIZAJE PROFUNDO, EXISTE UN ENORME POTENCIAL DE MEJORA DE LAS CAPACIDADES DE LOS ROBOTS FRENTE A LOS METODOS TRADICIONALES. NUESTRO OBJETIVO SERA POR TANTO APLICAR TECNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO A LOS PROBLEMAS DE NAVEGACION Y CONTROL PARA MEJORAR LA CALIDAD DE LOS PLANES DE MOVIMIENTO Y LA TOMA DE DECISIONES BASADOS EN EXPERIENCIAS PASADAS.- GO-5: DISEÑO E IMPLEMENTACION DE COMPORTAMIENTOS COLABORATIVOS BASADOS EN LOS PRINCIPIOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y DE ENJAMBRES.UNA VEZ QUE LOS PROBLEMAS DE LOCALIZACION Y NAVEGACION DE LOS AUV SE HAN RESUELTO, VAMOS A PROPONER ESQUEMAS DE TRABAJO COLABORATIVO DE UN GRUPO DE ROBOTS RESOLVIENDO UNA MISION DE FORMA COORDINADA COMO POR EJEMPLO LA NAVEGACION, EXPLORACION, BUSQUEDA DE OBJETIVOS O MANIPULACION DE OBJETOS. ESTAS ESTRATEGIAS DE ENJAMBRE SERAN PREVIAMENTE SIMULADAS DISTRIBUYENDO LAS TAREAS ENTRE LOS AGENTES INCLUYENDO ASPECTOS COMO DIVISION DEL TRABAJO, ASIGNACION DE TAREAS Y SISTEMAS AUTOORGANIZADOS. POSTERIORMENTE, UNA SELECCION DE LAS MISMAS SE IMPLEMENTARA EN ROBOTS REALES. UV\POSICIONAMIENTO Y SEGUIMIENTO POR MULTIL\TAREAS COLABORATIVAS\LOCALIZACION Y MAPEO SIMULTANEO\PERCEPCION DEL ENTORNO\ECUACIONES HIDRODINAMICAS\APRENDIZAJE PROFUNDO\ROBOTICA DE ENJAMBRE\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\NAVEGACION AUTONOMA

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