Una reciente investigación de la Universidad Loyola ha marcado un avance significativo en el control coordinado de flotas de vehículos acuáticos no tripulados. La estudiante de doctorado Thalia Alicia Morel Otazú presentó su tesis doctoral, titulada “Analysis and implementation of advanced control and estimation algorithms applied to a fleet of autonomous marine surface vehicles”, obteniendo la calificación de Sobresaliente Cum Laude.
Desarrollo de algoritmos para vehículos marinos autónomos
El trabajo de Morel Otazú se centra en uno de los desafíos más importantes en el ámbito de la robótica marina: crear estrategias robustas para el control y navegación de flotas de vehículos marinos autónomos (ASV). Estos vehículos, que operan con sensores limitados y enfrentan condiciones ambientales adversas, son esenciales en aplicaciones prácticas donde las restricciones técnicas y económicas son cruciales.
En la primera fase del estudio, se desarrolló una metodología sólida para la identificación de sistemas. Esta técnica permite caracterizar con precisión la dinámica del vehículo utilizando únicamente sensores básicos de posición y orientación, sin necesidad de medir directamente velocidades o aceleraciones. Posteriormente, se identificaron modelos tanto estáticos como dinámicos que ofrecen representaciones confiables del movimiento del ASV en un amplio rango operativo.
Técnicas avanzadas para mejorar la estimación del estado
A partir de esta base, la tesis investiga técnicas avanzadas para la estimación del estado, incluyendo observadores extendidos capaces de reconstruir estados no medidos y perturbaciones a partir de señales ruidosas. Se evaluaron experimentalmente tres enfoques distintos, destacando un observador zonotópico innovador que se integra con un método de identificación tipo grey-box. Este enfoque demuestra una notable robustez frente a incertidumbres operativas.
Además, el trabajo propone una versión mejorada del observador mencionado, que incluye identificación en línea de las ganancias de entrada y la integración directa de sensores de velocidad. Esto incrementa considerablemente la fiabilidad del sistema ante posibles degradaciones en los actuadores y cambios dinámicos en el entorno marino.
Estrategias jerárquicas para la coordinación efectiva
Como parte final del estudio, se desarrolló una arquitectura jerárquica que combina algoritmos avanzados para gestionar la coordinación entre flotas. Este enfoque incluye algoritmos de flocking a alto nivel, guiado intermedio y control dinámico a bajo nivel. Gracias a este sistema integrado, es posible optimizar la gestión de flotas, evitar colisiones y compensar perturbaciones ambientales, teniendo en cuenta las limitaciones inherentes a los actuadores.
Las simulaciones realizadas con drones como el CyberShip II y el Yellowfish ASV han demostrado reducciones significativas en errores de navegación y un comportamiento cohesivo entre los vehículos en condiciones diversas. Esto valida así la viabilidad de implementar estos algoritmos avanzados en vehículos acuáticos autónomos asequibles.
Esta investigación forma parte del trabajo continuo que realiza la Universidad Loyola a través del grupo Optimization and Control of Distributed Systems. Actualmente, el grupo participa en varios proyectos financiados por la Agencia Estatal de Investigación que buscan utilizar flotas de drones acuáticos autónomos para misiones sostenibles, tales como monitorización ambiental y limpieza portuaria.
La tesis fue dirigida por los doctores Diego Luis Orihuela Espina y Guillermo Bejarano Pellicer, mientras que el tribunal evaluador estuvo compuesto por destacados académicos como el Dr. Fernando Gómez Bravo (Universidad de Huelva), la Dra. Isabel Jurado Flores (Universidad Loyola) y la Dra. Chiara Toffanin (Universidad de Pavia).
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