La investigación desarrolla y valida algoritmos avanzados de control y estimación aplicables a vehículos de superficie de bajo coste con instrumentación limitada.
La estudiante de doctorado Thalia Alicia Morel Otazú ha defendido su tesis doctoral con mención internacional titulada “Analysis and implementation of advanced control and estimation algorithms applied to a fleet of autonomous marine surface vehicles” obteniendo una calificación de Sobresaliente Cum Laude en la Universidad Loyola.
Algoritmos avanzados para la navegación acuática autónoma
La tesis aborda uno de los principales retos de la robótica marina: el desarrollo de estrategias de control y navegación robustas para flotas de vehículos marinos autónomos de superficie (ASV) con sensores limitados, dinámica compleja y exposición a perturbaciones ambientales. El trabajo se centra en drones acuáticos, habituales en aplicaciones reales donde las restricciones técnicas y económicas son determinantes.
En una primera fase, la investigación desarrolló y validó experimentalmente una metodología robusta de identificación de sistemas, capaz de caracterizar con precisión la dinámica del vehículo a partir de sensores básicos de posición y orientación, sin necesidad de medir directamente velocidades o aceleraciones. Posteriormente se identificaron modelos de propulsión estáticos y dinámicos que ofrecen representaciones fiables del movimiento del ASV en un amplio rango operativo.
Estimación de estado y robustez frente a incertidumbres
Sobre esta base, la tesis explora técnicas avanzadas de estimación de estado, en particular observadores de estado extendido (ESO), capaces de reconstruir estados no medidos y perturbaciones a partir de señales ruidosas. Se evalúan experimentalmente tres enfoques distintos, incluyendo un observador zonotópico novedoso integrado con un método de identificación tipo grey-box, que demuestra una elevada robustez frente a incertidumbres y variaciones en las condiciones de operación.
El trabajo propone además una versión mejorada de este observador, incorporando identificación en línea de las ganancias de entrada y la integración directa de sensores de velocidad de guiñada, lo que incrementa significativamente la fiabilidad del sistema ante degradaciones de actuadores y cambios dinámicos del entorno marino.
Control jerárquico y coordinación de flotas
Como culminación del estudio, la tesis desarrolla una arquitectura de control jerárquica que integra algoritmos de flocking a alto nivel, guiado de trayectorias a nivel intermedio y control dinámico a bajo nivel. Este enfoque unificado permite gestionar de forma eficiente la coordinación de flotas, la evitación de colisiones y la compensación de perturbaciones ambientales, considerando explícitamente las limitaciones de los actuadores.
Las simulaciones extensivas y validaciones cuasi-experimentales realizadas con los drones CyberShip II y Yellowfish ASV, en entornos marinos realistas basados en ROS, muestran reducciones significativas de error de navegación, comportamiento cohesivo de la flota y un rendimiento fiable en condiciones diversas.
La investigación confirma así la viabilidad de implementar algoritmos avanzados de control a nivel de flota en vehículos acuáticos autónomos asequibles, contribuyendo a reducir la brecha entre los desarrollos teóricos y su aplicación práctica en operaciones marítimas autónomas.
La investigación se inserta en la línea de trabajo en vehículos acuáticos no tripulados que desarrolla la Universidad Loyola a través del grupo Optimization and Control of Distributed Systems. Actualmente, este grupo participa en varios proyectos financiados por la Agencia Estatal de Investigación orientados al uso de flotas de drones acuáticos autónomos para misiones con objetivos de sostenibilidad, como la monitorización de la calidad del agua en ríos, lagos y embalses, o la limpieza de entornos portuarios. Iniciativas como los proyectos AQUATRONIC y ECOPORT abordan retos clave en navegación autónoma, cooperación entre vehículos y percepción del entorno, aplicando algoritmos avanzados de control y coordinación para la detección de contaminantes, residuos superficiales o pequeños vertidos, y la actuación colaborativa de los drones en entornos reales.
La tesis ha sido dirigida por los profesores doctores Diego Luis Orihuela Espina y Guillermo Bejarano Pellicer.
El tribunal ha estado constituido por el Dr. Fernando Gómez Bravo (Universidad de Huelva), la Dra. Isabel Jurado Flores (Universidad Loyola) y la Dra. Chiara Toffanin (Universidad de Pavia).
