Aceleración en la planificación de rutas en 3D para robots autónomos en minería subterránea

Abstract

Cada año, el sector minero sigue innovando con el uso de nuevas tecnologías para mejorar la producción y la eficiencia. Además, debido al incremento de accidentes en las áreas mineras, se están utilizando robots para realizar las funciones de los obreros y así evitar accidentes. Estos robots también se utilizan para analizar mejor las áreas subterráneas, proporcionando información detallada sobre las zonas donde se encontrarán los trabajadores. Por ello, los robots se están convirtiendo en una parte esencial del trabajo en minería, ya que pueden generar mapas tridimensionales mediante sensores LiDAR y otros dispositivos. Además, los algoritmos de planificación de rutas permiten a los robots recorrer zonas desconocidas y recopilar información para generar mapas en tiempo real. Sin embargo, estos robots todavía presentan ineficiencias, ya que tardan en generar mapas y no lo hacen con la precisión deseada. Por ello, esta tesis busca optimizar ciertos algoritmos que conforman la funcionalidad del robot. En concreto, se enfocará en la serialización de datos para la comunicación de nodos en el sistema ROS y en la planificación de rutas que se basa en algoritmos para encontrar las distancias más cortas en un grafo, como Dijkstra o Bellman-Ford. La tesis se centra en optimizar estos dos algoritmos para mejorar el tiempo de computación. Esto se logrará mediante el uso de recursos como la GPU, que permite paralelizar los algoritmos para obtener un mejor tiempo de ejecución, haciendo así que el robot sea más eficiente.Each year, the mining sector continues to innovate through the use of new technologies to improve production and efficiency. Furthermore, due to an increase in accidents in mining areas, robots are being utilized to perform the functions of human workers, thereby preventing accidents. These robots are also used to better analyze underground areas, providing detailed information about where workers will be located. Consequently, robots are becoming an essential part of mining operations, as they can generate three-dimensional maps using LiDAR sensors and other devices. Additionally, route planning algorithms allow robots to navigate unknown areas and collect information to generate real-time maps. However, these robots still exhibit inefficiencies, as they are slow to generate maps and do not do so with the desired precision. Therefore, this thesis aims to optimize certain algorithms that constitute the robot's functionality. Specifically, the focus will be on data serialization for node communication in the ROS system and route planning based on algorithms for finding the shortest distances in a graph, such as Dijkstra or Bellman-Ford. The thesis centers on optimizing these two algorithms to improve computation time. This will be achieved by utilizing resources like the GPU, which allows for the parallelization of algorithms to obtain better execution times, thus making the robot more efficient.