C3UV

El Centro para el Control de Colaboración de vehículos no tripulados (C3UV) de la Universidad de California desarrolló su propia plataforma de UAV autónomos como un medio para validar una serie de cuestiones fundamentales relacionadas con el funcionamiento autónomo y la colaboración de equipos he- terogéneos, tales como la detección y el control, planificación de trayectorias, obstáculo y prevención de colisiones, las comunicaciones, la descomposición de tareas y la asignación, ejecución de cooperación e intercambio de información . Su enfoque para la sensorización colaborativa se basa en la premisa de que la adquisición y el control de la información están estrechamente unidos. El sentido común indica que la estimación constituye un medio para lograr el control. Sin embargo ellos consideran en el control como un medio para lograr una estimación más eficaz y eficiente de las características del mundo. Un ejemplo de este mismo razonamiento se puede encontrar también en [Jackson et al., 2008], donde un algoritmo de seguimiento de ruta se diseña para mejorar la calidad de imagen mediante el control del tamaño real de la imagen capturada por la cámara.

A medida que las capacidades del sistema se incrementaron, generaron tam- bién una arquitectura de software estructurado, con interfaces y abstracciones que permitiesen acelerar el desarrollo del software para el control, los compor- tamientos interactivos y la sensorización. Esto condujo finalmente al diseño del lenguaje CSL («Colaborative Sensing Languange») y DSL («Domain Specific Language») para la implementación de controles de nivel de misión que manten- gan el reflejo necesario con los componentes físicos mientras se desacopla con el sistema subyacente para optimizar la latencia de la red y la escalabilidad. CSL se proporciona como un lenguaje gráfico, usando una interfaz gráfica de usuario y como una interfaz de programación de aplicaciones implementada utilizando servicios web.

La arquitectura de estimación y control se divide en cuatro capas diferentes y una plataforma física sobre la que se implementan:

La primera, denominada capa 0 se encarga del control de bajo nivel de los vehículos, es decir, ir de un punto de GPS a otro o girar con una inclinación constante. Además se encarga de la telemetría, toda la adquisición de datos y la parte de la detección de objetivos en la cámara, en la que se clasifican los píxeles entre objetivo y no objetivo.

La capa 1 se sitúa sobre la anterior y comprende los controladores para el seguimiento de rutas y del seguimiento de objetivos, ya sean estáticos o en movimiento. Además, incorpora la otra parte de la detección de objetivos, la segmentación de las imágenes para distinguir la forma del objetivo y

geolocalizarlo de ser necesario.

Sobre la anterior se sitúa la capa de generación de rutas y estimación es- tocástica, denominada capa 2. La estimación de esta capa produce una aproximación de la posición de un objetivo estático o en movimiento ba- sándose en las observaciones pasadas del objetivo.

La capa 3 es la encargada de los comportamientos colaborativos, tanto los relativos al control como a la sensorización. La asignación de tareas se realiza en este nivel, así como la fusión de los datos de los sensores, por ej. en una aplicación de localización se comparten los mapas y la información acerca de los objetivos entre los miembros del equipo.

Los programas de lenguaje CSL pertenecen a esta última capa. Este lengua- je trata de solventar problemas de estos sistemas tales como los cambios en la topología de la red al añadir o quitar sensores a lo largo del tiempo, o la asignación de tareas, que no se realiza a un UAV concreto, sino que se deja al algoritmo seleccionar entre los agentes disponibles, proporcionando a los ope- radores la habilidad de cambiar los controladores en tiempo de ejecución. Esto resulta importante en misiones persistentes, ya que la estrategia de la misión probablemente cambiará a lo largo del tiempo debido a situaciones imprevistas. La plataforma C3UV fue diseñada para organizar y controlar redes de UAV para la adquisición de información. Su primer enfoque se centró en el control de UAV colaborativos y en 2004 se utilizó para demostrar la viabilidad de realizar el control de múltiples UAV con un solo operador. Cuando la práctica vigente en aquel momento era tener 3 operadores para controlar cada UAV, mediante el uso de la plataforma se consiguió mantener 4 UAV operados por un único operador [Ryan et al., 2007]. El enfoque para lograr esto se basa en que el operador se centre en declarar tareas de alto nivel mediante interfaces gráficas. Estas interfaces reflejan el estado del sistema al operador a un nivel de abstracción relacionada con la capacidad cognitiva de un solo individuo, y confía tanto la asignación tareas como su ejecución a la autonomía de la propia plataforma.

En una segunda fase, la plataforma cambió su enfoque hacia la adquisición de información de forma colaborativa. Con ella se han demostrado las apro- ximaciones desarrolladas en tareas de búsqueda y localización de estructuras [Rathinam et al., 2005] e incluso objetivos en movimiento [Sengupta, 2008], [Garvey et al., 2011] además de sensorización distribuida y colaborativa [Ryan et al., 2007].

En el año 2007 se realizaron pruebas con esta plataforma para la detección y situación de estructuras tales como ríos o líneas costeras en tiempo real em- pleando la fusión de los datos de los sensores. Para la detección se empleaba el tratamiento de imágenes capturadas por la cámara y para la localización el

32 3.4. Plataformas para el desarrollo de estrategias de coordinación

histórico de imágenes capturadas. En el año 2009 y 2010 se probó un sistema de seguimiento de peatones basado en imágenes capturadas por cámaras equipadas con gimbals. El equipo, formado por dos UAV monitorizaba una tienda de cam- paña. Al detectar a la persona salir de la tienda este avisaba al segundo UAV para que procediese a seguir al peatón mientras él continuaba la vigilancia.

A partir de esta fecha se redujo considerablemente la actividad de este grupo de investigación, como puede comprobarse en su página web. Parte de los integrantes del mismo continúan trabajando con UAV pero su investigación se centra ahora en la seguridad y el control del tráfico aéreo [Berkeley, 2016].