Planificación de Trayectorias Cooperativas Multi-Agente a través del Control Predictivo por Modelo

El uso de enjambres de UAV para vigilancia, mapeo o misiones de búsqueda y rescate ha sido de gran interés en los últimos años. Para poder realizar las mismas tareas en un entorno interior, sus trayectorias deben ser planificadas con precisión, es decir, se deben tener en cuenta su dinámica. No solo necesitan mantener distancias de seguridad a obstáculos fijos como paredes o muebles, sino también a obstáculos en movimiento, por ejemplo, partes móviles de máquinas o una persona. Además, los UAV en el enjambre deben realizar la misión de manera cooperativa sin agruparse demasiado, cubriendo solo una pequeña parte del área. Por lo tanto, la planificación de trayectorias es de gran interés. La planificación de trayectorias para varios agentes de un enjambre sigue siendo una tarea muy desafiante. Especialmente cuando se consideran obstáculos desconocidos a priori, obstáculos en movimiento y dinámicas realistas, el problema se vuelve NP-duro. En este documento, introducimos avances en un prometedor algoritmo de planificación de trayectorias basado en control predictivo por modelo (MPC). El algoritmo se amplía mediante un método para asignar waypoints solo a ciertos agentes, una búsqueda de waypoint más cercano y un modelo de consumo de energía que conduce a trayectorias más realistas. Dado que permite utilizar de manera eficiente la energía limitada, se pueden llevar a cabo misiones más largas. Además, el modelo permite iniciar el regreso de los agentes que tienen poca energía a tiempo y devolverlos de forma segura al lugar de partida. Las estrategias propuestas se prueban en un escenario interior que muestra que se pueden asignar diferentes habitaciones a agentes individuales del enjambre y que un regreso seguro se puede combinar con el cumplimiento de algunos de los objetivos de la misión.