Tesis:
Contributions to Adaptive Mission Planning for Cooperative Robotics in the Internet of Things
- Autor: LUCAS MARTÍNEZ, Néstor
- Título: Contributions to Adaptive Mission Planning for Cooperative Robotics in the Internet of Things
- Fecha: 2021
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: FACULTAD DE INFORMATICA
- Departamentos: AEROTECNIA
- Acceso electrónico: http://oa.upm.es/67426/
- Director/a 1º: MARTÍNEZ ORTEGA, José-Fernán
- Resumen: In recent years, robotics has experienced a growing interest thanks to the impetus received by the advances on the various technologies on which it relies. Of all the aspects in which robotics is making its way, one of the most relevant is related to autonomous robotics, where robots are capable of performing assigned tasks with minimal human intervention. A simple example is the now common Unmanned Aerial Vehicle (UAV), capable of flying between points without the need for a human to carry out the piloting tasks. This ability to carry out assigned tasks with minimal human intervention has its main advantages in those tasks that are carried out in harsh, dangerous, or even distant environments. The usual way of working with this type of robot starts with the definition of some goals resulting in what is known as a mission. A plan is defined to achieve the mission goals. In this context the definition of a plan is limited to a sequence of actions that the robot must carry out, without alternative branches of execution. This approach is acceptable when it is possible to control the conditions of the environment in which the plan is to be executed. However, the environments where there is greater interest for the use of autonomous robots, such the ones with peril or considerable distances, are usually open. This implies that in those environments may occur situations that prevent the correct execution of the plan, being necessary to adapt the mission to such situations. Traditionally, the adaptation of a mission when situations that prevent the execution of the plan has done in two ways: 1. Delegating the ability to adapt to robots. 2. Updating the mission plan, either repairing it or creating a new one for the situation detected (re-planning). Both options have their drawbacks. On the one hand delegation is not always possible, far from easy. And even in those cases in which a certain adaptive ability can be delegated to the robots, it is still possible that there are situations to which the robot cannot adapt. On the other hand, updating the mission plan is a time-consuming process, which would negatively affect the fulfillment of the mission. Furthermore, if several robots are participating cooperatively in a mission, it is possible that the situation detected by one of them requires the adaptation of the plan for others. And neither delegation, nor re-planning or plan repairing cover this possibility. Additionally, there are other types of situations that can be detected during the execution of a mission that do not imply the need to adapt the plan, but rather the presence of an opportunity to achieve other desirable goals. This thesis proposes a contribution to the adaptation of mission plans for cooperative robotics within the framework of the Internet of Things (IoT), with the following objectives: 1) define an improved structure of a plan, compatible with its classic definition, and which allows the use of existing knowledge to anticipate possible adaptations, as well as to identify opportunities outside the original plan; 2) define a reference middleware architecture for mission management that, using the previous structure, serves as a guide for the design of concrete architectures for specific systems. The new structure defined, called “strategy” in this dissertation, incorporates the classic structure of a plan complemented with the possible hierarchical decomposition of the actions that constitute it, the inclusion of decision nodes and the consideration of alternative plans for identifed opportunities. This structure is complemented by the proposal of a common reference architecture for mission management, called “CoMMMA” in this thesis. CoMMMA includes the necessary functionalities to facilitate adaptation to events and detection of opportunities, maintaining a close relationship with the Internet of Things (IoT) reference model. As proof of concept and validation of the proposal, this model has been used to define a mission manager component for the architecture of the SWARMs European Research Project. The SWARMs project was aimed to expand the use of underwater and surface autonomous robotics, using autonomous vehicles to carry out tasks in the underwater environment, in which the conditions of danger and distance are met. The manager component employs the necessary CoMMMA concepts that apply to the specifc requirements of the project, and it has been successfully tested in the final demonstrator for the project, obtaining promising results. The CoMMMA model presented in this thesis has also been used in the design of the mission management component for the architecture of the European Research Project AFarCloud, framed in the field of precision agriculture, and pending evaluation at the time of writing these lines. The foundations and outcomes presented in this dissertation are mainly contextualized in the following European Research Projects: WoO (ITEA2 code: 10028), DEMANES (Artemis code: 295372), ACCUS (Artemis code: 333020), SWARMs (ECSEL code: 662107) and AFarCloud (ECSEL code: 783221). ----------RESUMEN---------- En los últimos años la robótica ha experimentado un creciente interés gracias al impulso recibido por el avance de las diversas tecnologías en las que se apoya. De todos los aspectos en los que la robótica está abriéndose paso, uno de los más relevantes es el relacionado con la robótica autónoma, donde los robots son capaces de realizar las tareas asignadas con la mínima intervención humana. Un ejemplo sencillo es el ya habitual vehículo aéreo no tripulado (UAV), capaz de realizar vuelos entre puntos sin necesidad de que un humano realice las labores de pilotaje. Esta capacidad para llevar a cabo tareas encomendadas con mínima intervención humana presenta sus principales ventajas en aquellas tareas que se llevan a cabo en entornos peligrosos o distantes. La forma habitual de trabajo con este tipo de robots comienza con la definición de unos objetivos que dan lugar a lo que se conoce como misión. Para alcanzar los objetivos de la misión se define un plan, que en este contexto se limita a una secuencia fija de acciones que el robot debe llevar a cabo, sin alternativas ni ramificaciones. Este enfoque es aceptable cuando pueden controlarse las condiciones del entorno en el que va a ejecutarse el plan. Sin embargo, los entornos de mayor interés para el uso de robots autónomos, como son los ya citados entornos en los que exista un peligro o una distancia, suelen ser abiertos, implicando que sus condiciones no pueden ser controladas. Esto implica que pueden ocurrir situaciones que impidan la ejecución correcta del plan, dando lugar a la necesidad de adaptarse a dichas situaciones. La adaptación de la misión cuando ocurren situaciones que impiden la ejecución del plan se ha realizado tradicionalmente de dos formas: 1. Delegando la capacidad de adaptación en los robots. 2. Actualizando el plan de la misión, ya sea reparando el existente, o creando un nuevo para la situación detectada. Ambas opciones tienen sus inconvenientes. Por un lado, la delegación no es siempre posible, ni mucho menos fácil. Y aun en aquellos casos en los que pueda delegarse una cierta capacidad adaptativa en los robots, sigue siendo posible que se den situaciones a las que el robot no pueda adaptarse. Por otro lado, la actualización del plan de la misión es un proceso que lleva tiempo, lo que afectaría negativamente al cumplimiento de la misión. Además, si son varios los robots los que están participando de forma cooperativa en una misión, es posible que la situación detectada por uno de ellos necesite de la adaptación del plan de otros. Y ni la delegación, ni la reparación o la regeneración del plan cubren esta posibilidad. Adicionalmente existen otro tipo de situaciones que pueden detectarse durante la ejecución de una misión que no impliquen la necesidad de adaptar el plan, sino la presencia de una oportunidad para alcanzar otros objetivos deseables. En esta tesis se propone una contribución a la adaptación de planes de misiones para la robótica cooperativa en el marco de Internet de las Cosas (IoT) con los siguientes objetivos: 1) definir una estructura mejorada de un plan, compatible con su definición clásica, y que permita utilizar el conocimiento existente para anticipar posibles adaptaciones, así como identificar oportunidades ajenas al plan original; 2) definir una arquitectura de intermediación de referencia para la gestión de misiones que, usando la estructura anterior, sirva de guía para el diseño de arquitecturas concretas para sistemas específicos. La nueva estructura definida, llamada «estrategia» en esta tesis, incorpora la estructura clásica de un plan complementada con la posible descomposición jerárquica de las acciones que lo constituyen, la inclusión de nodos de decisión y la consideración de planes alternativos para oportunidades identificadas. Esta estructura se complementa con la propuesta de una arquitectura común de referencia para la gestión de misiones, llamada «CoMMMA» en esta tesis. CoMMMA incluye las funcionalidades necesarias para facilitar la adaptación ante eventos y ante la detección de oportunidades, manteniendo una estrecha relación con el modelo de referencia de Internet de las Cosas (IoT). Como prueba de concepto y validación de la propuesta, este modelo se ha utilizado para definir un componente gestor de misiones para la arquitectura del Proyecto Europeo de Investigación SWARMs. El objetivo del proyecto SWARMs ha sido expandir el uso de robots submarinos y de superficie, empleando vehículos autónomos para la realización de tareas en el entorno submarino, en el que se cumplen las condiciones de peligrosidad y distancia. El componente gestor emplea los conceptos de CoMMMA necesarios que se aplican a los requisitos específicos del proyecto, y ha sido probado con éxito en el último demostrador del proyecto obteniendo resultados prometedores. El modelo CoMMMA presentado en esta tesis se ha empleado también en el diseño del componente de gestión de misiones para la arquitectura del Proyecto Europeo de Investigación AFarCloud, enmarcado en el ámbito de la agricultura de precisión, estando pendiente de evaluar en el momento de escribir estas líneas. Los fundamentos y resultados presentados en esta tesis se contextualizan principalmente en los siguientes Proyectos Europeos de Investigación: WoO (ITEA2 código: 10028), DEMANES (Artemis código: 295372), ACCUS (Artemis código: 333020), SWARMs (ECSEL código: 662107), y AFarCloud (ECSEL código: 783221).