TERRA: Un sistema de planificación de rutas para la cooperación en Marte

Martes, 11 junio 2019

Investigadores del grupo de investigación Sistemas Inteligentes de la UAH, coordinado por Mª Dolores Rodríguez Moreno, han publicado recientemente en la revista International Scientific Journal Engineering Applications of Artificial Intelligence un estudio sobre TERRA, un sistema de planificación que, mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial, permite a un equipo de robots (Vehículos Terrestres Autónomos/UGV y Vehículos Aéreos no Tripulados/ UAV) combinar sus capacidades para completar tareas más complejas en las misiones espaciales. TERRA implementa un paradigma de cooperación robótica novedoso que ofrece una solución a futuras exploraciones en Marte con múltiples robots.

 

Mars 2020 es la misión de exploración robótica del programa de exploración del 'planeta rojo' de la NASA. Esta misión tiene como objetivo la búsqueda de signos microbiológicos del pasado que demuestren vida en Marte. La exploración se realizará con un vehículo terrestre autónomo (UGV) encargado de realizar tareas específicas alrededor del área de exploración, como el análisis de los elementos de la superficie marciana. Otro de los objetivos de Mars 2020 es la demostración y evaluación de nuevas tecnologías en entornos hostiles. Una muestra de ello es el lanzamiento, junto al UGV, del Mars Helicopter Scout, un helicóptero (también llamados Unmmaned Aerial Vehicles o UAVs) de reconocimiento aéreo que servirá de apoyo al UGV en el análisis del terreno y la planificación de rutas. Esto convierte a Mars 2020 en una misión que sentará las bases sobre cómo la cooperación robótica ayudará a descubrir nuevos horizontes en el futuro de exploración planetaria.

En este contexto, TERRA calcula las rutas de un vehículo aéreo no tripulado y un vehículo terrestre autónomo para que, mediante la cooperación en equipo, realicen las tareas de misiones de exploración marciana semejantes a Mars 2020.

Además del paradigma de exploración, la mejora de TERRA respecto a otros sistemas de planificación es su capacidad para diseñar exploraciones eficientes que aumenten la calidad y la cantidad del retorno científico de las misiones. Fundamentalmente, el sistema se divide en cinco etapas computacionales, en las que cada etapa implementa una solución computacional que resuelve un problema específico del problema de exploración global.

En conclusión, este sistema encuentra las rutas más rápidas y eficientes para un equipo de robots formado por un UGV y un UAV, con el objetivo de optimizar su uso nominal durante una misión de exploración.

 

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