Resumen: Este artículo presenta un marco adaptativo de fusión de sensores para mejorar el seguimiento cooperativo de objetos en sistemas multirobot que operan en entornos complejos, dinámicos y con mucho desorden. La propuesta, denominada Dynamic Consensus Bayesian Filtering DCBF, ajusta dinámicamente la comunicación entre robots en función de las condiciones ambientales y de medidas de incertidumbre individuales. Combinando un filtrado bayesiano robusto con un protocolo de consenso basado en aprendizaje por refuerzo, DCBF minimiza el intercambio de información mientras maximiza la precisión y la robustez del seguimiento.
Introducción: El seguimiento cooperativo por múltiples robots es crítico en aplicaciones como búsqueda y rescate, vigilancia y automatización de almacenes. Los retos principales incluyen el desorden visual, las oclusiones y el ruido en las mediciones. Los enfoques tradicionales que dependen de topologías fijas o de un centro de fusión centralizado presentan problemas de escalabilidad y puntos únicos de fallo. DCBF propone una alternativa distribuida y adaptativa que optimiza la estrategia de comunicación localmente según la incertidumbre de cada robot y las condiciones del entorno, integrando técnicas de filtrado bayesiano y aprendizaje por refuerzo para un seguimiento eficiente y escalable.
Componentes del marco DCBF: DCBF consta de tres módulos principales: un componente de filtrado bayesiano por robot, un protocolo de consenso basado en aprendizaje por refuerzo y un planificador adaptativo de comunicaciones.
Filtrado bayesiano: Cada robot ejecuta de forma independiente un Filtro de Kalman Extendido EKF para estimar el estado del objeto objetivo, por ejemplo posición y velocidad, a partir de sus sensores locales como cámara o LiDAR. El EKF incorpora modelos de ruido dinámicos que reflejan patrones de movimiento variables. Por claridad se describen las etapas conceptuales del EKF: predicción del estado mediante la dinámica del sistema y control, predicción de la covarianza incluyendo ruido de proceso, cálculo de la ganancia de Kalman que pondera la medición frente a la predicción, y actualización del estado y de la covarianza tras incorporar la nueva medida. Este proceso proporciona a cada robot una estimación local y una medida explícita de incertidumbre representada por la matriz de covarianza P.
Protocolo de consenso mediante aprendizaje por refuerzo: Cada robot actúa como agente en un entorno multiagente de aprendizaje por refuerzo MARL. El estado del agente incluye su incertidumbre EKF actual, estimaciones pasadas de incertidumbre de vecinos y descriptores locales del entorno como densidad de objetos. Las acciones se refieren a modular la tasa de comunicación y el peso asignado a la información recibida de los vecinos. Se emplea un algoritmo de tipo Q learning cuya función de recompensa equilibra precisión de seguimiento, medida por IoU entre caja estimada y verdad de tierra, y penalizaciones por comunicaciones excesivas. De esta manera los agentes aprenden políticas que priorizan compartir información cuando aporta valor y reducir comunicaciones cuando la ganancia es marginal.
Planificador adaptativo de comunicaciones: El planificador ejecuta las decisiones del agente RL determinando cuándo y con quién intercambiar datos. Para la difusión eficiente de información se utiliza un protocolo tipo gossip que permite propagar estimaciones por la red sin necesidad de topologías fijas, manteniendo baja latencia y reduciendo mensajes redundantes.
Diseño experimental: Las pruebas se realizaron en simulaciones con entornos con distinto grado de desorden y trayectorias dinámicas, además de validaciones en datos reales recogidos con un equipo de cuatro cámaras Intel RealSense supervisando un robot rodante en un entorno tipo almacén. Las métricas principales fueron IoU promedio, latencia de comunicación y número de mensajes transmitidos por paso temporal. Las comparativas incluyeron filtrado independiente sin comunicación, consenso fijo con promediado igualitario y consenso adaptativo con topología fija.
Resultados: DCBF mostró mejoras significativas en precisión y eficiencia. En nuestras pruebas DCBF alcanzó un IoU promedio de 85.7%, frente a 82.1% del consenso adaptativo con topología fija, 78.9% del consenso fijo y 65.2% del filtrado independiente. La latencia media se redujo hasta 38 ms y el número medio de mensajes por paso descendió a 2.1, demostrando que la optimización de la comunicación basada en RL permite mejorar el rendimiento con menor sobrecarga de red.
Discusión: La clave del enfoque es tratar la comunicación como una variable optimizable y no como un parámetro fijo. Integrar la incertidumbre del EKF en el espacio de estado del agente RL y ajustar tanto la frecuencia de envío como el peso de la información entrante permite decisiones de fusión más informadas. Esto es especialmente útil en escenarios en los que el ancho de banda es limitado o los robots disponen de recursos energéticos restringidos.
Conclusiones y trabajos futuros: DCBF ofrece una solución robusta y escalable para el seguimiento cooperativo en entornos dinámicos y desordenados. Trabajo futuro incluirá extensión a escenarios parcialmente observables, entornos adversariales y la evaluación de algoritmos RL avanzados como PPO para mejorar la estabilidad del aprendizaje. También se considera integrar procesamiento de visión embarcado para aumentar la autonomía de cada robot.
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