Una nueva investigación permite la planificación eficiente de las actividades de los sistemas de robots móviles para servicios socialmente beneficiosos que incluyen patrulla fronteriza, búsqueda y rescate y escolta de seguridad.
Los robots móviles modernos tienen capacidades cada vez más prácticas. Amazon.com está desarrollando vehículos aéreos no tripulados UAV o drones para la entrega de paquetes. Los automóviles autónomos pueden navegar de forma segura por nuestras calles sin conductor. Sin embargo, aunque las capacidades de tales robots móviles son impresionantes,¿Qué tan útil es un solo robot móvil? Lo que se requiere para que los robots móviles contribuyan a las aplicaciones que benefician directamente a la sociedad, las aplicaciones sociales, son sistemas de robots que trabajan de manera cooperativa para abordar oportunidades a gran escala.
Para soportar aplicaciones sociales a gran escala como patrulla fronteriza, búsqueda y rescate y servicios de seguridad en toda la ciudad, cientos o miles de robots móviles deben trabajar en conjunto para perseguir conjuntamente los objetivos del sistema. Además de los robots mismos, unel sistema verdaderamente autónomo debe estar respaldado por depósitos de reabastecimiento de combustible / energía automáticos. Si los robots móviles van a entregar suministros de socorro, estos depósitos también deben reemplazar los suministros agotados.
Si bien se pueden utilizar métodos rudimentarios para planificar las actividades de todos estos recursos, en el contexto de las aplicaciones sociales, la eficiencia es esencial. Los sistemas de patrulla fronteriza bien coordinados mejorarán la seguridad nacional. La búsqueda y rescate eficientes cubrirán más áreas rápidamente, por lo queque se pueden ubicar más sobrevivientes. Los sistemas de escolta de seguridad altamente productivos mejorarán la cobertura de seguridad brindada a los clientes. En este contexto, la asignación inteligente de los recursos del sistema mejora la seguridad e incluso salva vidas.
En el laboratorio xS3D del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea KAIST, el profesor James R. Morrison y sus estudiantes están desarrollando métodos para orquestar eficientemente las actividades de los sistemas de robots móviles junto con depósitos de combustible y suministros.modelo de programación lineal de enteros mixtos MILP para caracterizar la física de tales sistemas. Como las aplicaciones sociales a las que se dirigen son mejor atendidas por sistemas a gran escala con muchos robots y depósitos, han desarrollado algoritmos rápidos para resolver los modelos MILP y determinar tareas eficientesplanes para los recursos del sistema.
Los sistemas futuros de robots móviles utilizarán tales métodos de orquestación de tareas para permitir una operación eficiente. Como consecuencia, los UAV pueden trabajar en conjunto para mantener nuestras fronteras más seguras. En caso de un desastre, colegas, amigos y seres queridos pueden estarencontrado y rescatado más rápidamente. Nuestras ciudades y campus se pueden hacer más seguros mediante un sistema de UAV más eficiente y organizado.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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