Investigadores de la Universidad de Glasgow han desarrollado una nueva metodología que podría permitir a equipos de múltiples rovers explorar otros planetas de manera autónoma y confiable. Este método, detallado en un artículo prepublicado en arXiv, utiliza datos de diversas fuentes para planificar rutas eficientes para los rovers. La técnica, evaluada en simulaciones, demostró ser efectiva para explorar áreas extensas de la superficie marciana en un corto período de tiempo. Esta metodología no solo promete ampliar las capacidades científicas de las misiones planetarias, sino que también podría aplicarse a otras áreas como operaciones de búsqueda y rescate en la Tierra.

El problema de la autonomía en entornos complejos

A lo largo de las últimas décadas, los roboticistas han avanzado significativamente en el desarrollo de sistemas cada vez más sofisticados. Sin embargo, garantizar que estos sistemas puedan operar de manera autónoma en entornos reales sigue siendo un desafío, especialmente en contextos complejos como el espacio y otros planetas. Los investigadores de la Universidad de Glasgow han abordado este problema mediante el desarrollo de una nueva metodología para la exploración autónoma de otros planetas con equipos de múltiples rovers.

La metodología desarrollada

La metodología desarrollada por el equipo de la Universidad de Glasgow se basa en dos etapas clave: la generación de mapas y la planificación de misiones. Primero, se crea un mapa del entorno utilizando datos del Mars Reconnaissance Orbiter. En este caso, se utilizaron datos del Cráter Jezero, donde actualmente opera el rover Perseverance de la NASA.

Después de crear un mapa del entorno que los rovers explorarán en Marte, el planificador de la misión analiza y divide el área en diferentes regiones, destacando las partes con terrenos que los rovers pueden atravesar de manera segura. Posteriormente, se superpone un mapa de distribución de probabilidades que resalta la probabilidad de que los rovers encuentren ubicaciones de interés científico en sitios específicos dentro del entorno que están explorando.

Coordinación y eficiencia

Una vez que se ha creado el mapa, el planificador de la misión busca un camino eficiente que aumente la probabilidad de encontrar los puntos de interés. Luego, se identifica un conjunto coordinado de rutas seguras para cada miembro del equipo de rovers. Esta metodología tiene varias ventajas sobre los enfoques previamente desarrollados. Además de delinear el terreno seguro y planificar rutas para la operación autónoma de los rovers, el planificador también proporciona información sobre dónde podrían encontrarse los sitios de interés científico.

El equipo investigador evaluó su enfoque en una serie de pruebas y simulaciones utilizando mapas de distribución de probabilidades generados aleatoriamente. Los resultados fueron muy prometedores, sugiriendo que su método podría permitir a un equipo de cinco rovers explorar un área de 22,500 m² en Marte en aproximadamente 40 minutos.

Aplicaciones futuras y desafíos

Aunque el planificador se ha aplicado hasta ahora a la exploración de Marte, podría aplicarse a otras misiones más allá de la exploración planetaria. Por ejemplo, podría ayudar a coordinar los esfuerzos de múltiples robots terrestres durante operaciones de búsqueda y rescate simplemente utilizando un mapa del entorno de interés y un mapa de distribución de probabilidades que resalte las ubicaciones donde es más probable encontrar personas que necesiten ser rescatadas o asistidas.

En sus próximos estudios, Sarah Swinton y sus colegas planean desarrollar y probar aún más su metodología, además de trabajar en otras herramientas computacionales para apoyar la operación autónoma de múltiples robots. Estas herramientas también incluirán métodos para mejorar la tolerancia a fallos de los equipos de robots múltiples. Como señala Swinton, los efectos de fallos y errores son una preocupación seria en las misiones de rovers de exploración planetaria. Para que un equipo de robots de exploración planetaria sea considerado confiable, los robots deben ser capaces de diagnosticar fallos en sí mismos y/o en sus compañeros. Solo una vez que se han diagnosticado los fallos se pueden tomar acciones de recuperación para mitigar cualquier impacto que el fallo tenga en los resultados de la misión.

Reflexiones adicionales

La investigación liderada en la Universidad de Glasgow representa un avance significativo en el campo de la exploración autónoma de otros planetas. La capacidad de un equipo de rovers para explorar de manera eficiente y segura grandes áreas de la superficie marciana no solo amplía las posibilidades científicas, sino que también establece un nuevo estándar en la planificación de misiones robóticas autónomas.

La posibilidad de aplicar esta metodología a otras áreas, como las operaciones de búsqueda y rescate en la Tierra, subraya la versatilidad y el potencial de esta innovación. A medida que se desarrollen y prueben más herramientas para mejorar la operación autónoma y la tolerancia a fallos, el futuro de la exploración robótica autónoma parece prometedor y lleno de posibilidades emocionantes.