Planificación y supervisión de flotas de robots autónomos en tareas agrícolas

Resumen

El objetivo principal del proyecto europeo RHEA es el desarrollo de sistemas autónomos para implementar eficientemente tratamientos de Agricultura de Precisión. RHEA propone usar una flota de robots pequeños/medianos aéreos y terrestres para la inspección y el posterior tratamiento, modelo más ventajoso que el actual basado en una única gran máquina agrícola, porque compacta menos el suelo, interactúa de forma más segura con los operarios y es más tolerante a fallos. El objetivo de esta tesis, financiada por RHEA, es el de desarrollar los aspectos de alto nivel para que la flota ejecute el trabajo autónoma y eficientemente, en concreto, la planificación, supervisión y gestión completa e integrada de la inspección y tratamiento. La planificación es necesaria para que las unidades terrestres realicen la tarea coordinadamente. Se plantea como un problema de optimización combinatoria cuyo objetivo es determinar el plan (rutas y operaciones) que optimiza la ejecución de la tarea en términos de algún criterio (coste por insumos, tiempo requerido, distancia recorrida, etc.). El problema se plantea para multitud de escenarios reales: usando varios vehículos, de características diferentes y con limitaciones reales (radio de giro y capacidad de tanque), considerando repostajes, teniendo en cuenta la variabilidad del cultivo (p. ej. la distribución de malas hierbas), trabajando en campos con cualquier forma o compuestos por varias parcelas, y diferentes criterios de optimización (insumos, tiempo, distancia, etc.) incluso simultáneamente. El problema se resuelve usando y comparando tres técnicas meta-heurísticas: Recocido Simulado, Algoritmos Genéticos y NSGA-II. Además, para acelerar la convergencia de estos métodos, se propone un operador, mix-opt, que construye nuevas soluciones a partir de la combinación ponderada de los operadores más usados en problemas similares. El siguiente paso consiste en ejecutar autónomamente los planes y comprobar que se hace según lo planeado. En los sistemas autónomos puede suceder que el comportamiento se desvíe de lo planeado por condiciones de trabajo inciertas, impredecibles y difícilmente controlables, especialmente en exteriores (p. ej. estado del terreno, condiciones meteorológicas, etc.), como sucede en agricultura. Es importante advertir esto cuanto antes para corregir la actuación o incluso detenerla. Para ello se propone una arquitectura de supervisión distribuida y en niveles basada en supervisores y alarmas. Estos dos conceptos desacoplan la supervisión en módulos fáciles de implementar, que pueden estar distribuidos, y permiten construir incrementalmente un gran sistema global de supervisión en varias capas, desarrollando primero niveles bajos dedicados a vigilar conductas sencillas y niveles más altos, dedicados a las conductas más complejas, combinación de las primeras. El nivel más bajo opera dentro de las unidades y detecta sus problemas individuales, un nivel más alto supervisa aquellos aspectos que involucran a más de un elemento de la flota (p. ej. colisiones) y un tercer nivel centraliza toda la información para que el operario siga la actuación y tome el control si es necesario. Por último, se propone un sistema gestor para alcanzar la plena integración entre la inspección realizada por las unidades aéreas y el tratamiento con las terrestres. El gestor permite a un operario definir los datos de entrada y supervisar la generación de los planes y su ejecución en las unidades como parte de una misión. Es decir, permite enlazar los diferentes pasos para realizar una tarea agrícola totalmente automatizada, informando en tiempo real del estado de todos los elementos involucrados en la misión. Los tres aspectos, planificación, supervisión y gestión, se evalúan con numerosos ensayos teóricos y prácticos. Destaca un tratamiento localizado de eliminación de malas hierbas con maquinaria y cultivos reales, ejecutado con un alto grado de automatización y validado satisfactoriamente por expertos.