Un juego potencial con un mapa de penalización dinámico para la exploración eficiente en misiones de búsqueda multi-robot

Abstract

Este artículo aborda el problema de la navegación coordinada en misiones de localización de objetivos. Empleamos un juego potencial con un término de penalización añadido que se actualiza dinámicamente para mejorar el rendimiento del sistema multi-robot al reducir el número de movimientos necesarios para localizar los objetivos, ahorrando tiempo y energía. Adicionalmente damos condiciones sobre este mapa de penalización para garantizar bajas probabilidades de volver a visitar zonas exploradas en turnos consecutivos. Mediante el empleo de BLLL resolvemos el juego para diferentes escenarios simulados y los comparamos con estrategias desarrolladas recientemente. Posteriormente, implementamos un controlador descentralizado en una plataforma robótica 3D e ilustramos el juego potencial modificado en un robot real a través de un escenario sencillo.