SIMULTANEOUS LOCALIZATION AND MAPPING METHOD FOR ROBOTIC DEVICES

PRINCIPALES VENTAJAS DE LA TECNOLOGÍA El desarrollo de estas estrategias en la técnica SLAM permite obtener una serie de ventajas novedosas con respecto a otras tecnologías de guiado de vehículos: • Versatilidad en la planificación de trayectorias. El recorrido no está predeterminado de antemano. Definiendo los puntos de inicio y fin del recorrido el sistema es capaz de identificar los objetos que lo rodean, adaptarse al entorno, determinar el camino óptimo y sortear los posibles obstáculos que aparezcan durante el trayecto. Esto permite su implantación en entornos complejos y con múltiples elementos en movimiento, por lo que puede adaptarse a cualquier tipo de almacén, independientemente de sus dimensiones y operativa de trabajo. • Fácil actualización. El sistema, además, permite definir nuevas rutas o realizar modificaciones de forma sencilla. No es necesario un trabajo de reingeniería costoso. • La tecnología se puede implantar en cualquier vehículo comercial, tanto nuevo como usado y sin necesidad de calibración (Fig. 1). Por lo tanto, se puede implantar sobre la flota de vehículos con los que ya cuente la empresa. Esto aporta una ventaja añadida ya que permite actuar sobre el vehículo de forma automática y en caso de que sea necesario, de forma manual (conducido por un operario). • Menor coste económico. No requiere contar con vehículos especiales; el equipamiento a incorporar al vehículo es reducido y el tiempo de implantación de un sistema de este tipo es menor que en el caso de sistemas convencionales. • Aprendizaje continuo. El sistema robótico es capaz de “aprender” la dinámica del vehículo en el que se implanta, por lo que no se requieren costosos procesos de calibración. La flota de vehículos puede renovarse y el sistema sería capaz de aprender desde el inicio el modo de operación característico del nuevo vehículo sin necesidad de provisionar recursos humanos para realizar una calibración asistida. ASPECTOS INNOVADORES La tecnología desarrollada por los investigadores establece un planteamiento innovador a la hora de definir el entorno y los elementos existentes. Basándose en las técnicas SLAM existentes se han desarrollado algoritmos propios y patentados por la Universidad de Alicante que aportan mejoras considerables en los procesos de creación de mapas, asociación y localización. Con todo ello se logra que el vehículo autónomo se adapte al espacio y organización previa del almacén, en lugar de tener que reestructurar el entorno industrial para adaptarse al vehículo, con el elevado coste económico que ello supone. Entre las innovaciones tecnológicas concretas, podemos destacar: • Permite la implantación en vehículos nuevos o la automatización de vehículos de la empresa previamente operados de forma manual, con la consiguiente reducción del coste económico. • Permite un alto grado de autonomía debido a la planificación dinámica de trayectorias. • Permite interacción con el entorno para evitar colisiones o para replanificar trayectorias en caso de obstaculización transitoria de la actual por cualquier circunstancia. • Permite fácil definición de nuevas trayectorias que, en ningún caso supone la alteración física del entorno industrial debido a la ejecución de costosas obras de readaptación. APLICACIONES Es aplicable en cualquier entorno empresarial o industrial donde se puedan utilizar vehículos industriales autónomos, por ejemplo en la gestión de almacenes con gran volumen de entradas y salidas, centros de producción con necesidad de desplazar objetos entre diferentes puntos, movimiento de mercancías en entornos con condiciones extremas para humanos (cámaras frigoríficas, gestión de residuos, etc.). Esta tecnología está disponible para incorporarse a vehículos convencionales. Además el grupo de investigación tiene capacidad para desarrollar un sistema completo de control de una flota de vehículos industriales en función de las necesidades de la empresa.