Presentamos ATMPS, un marco de trabajo para el mapeo adaptativo de terreno y la planificación de ruta en camiones de volteo autónomos diseñado para entornos de construcción y minería dinámicos. ATMPS combina fusión multimodal de sensores, planificación de rutas basada en mapas 3D de alta resolución y control vehicular reactivo para optimizar eficiencia operativa, reducir consumo energético y minimizar el desgaste mecánico.
El módulo de mapeo de terreno integra datos de LiDAR, cámaras estéreo y unidades de medición inercial IMU mediante un filtro de Kalman para generar un mapa de ocupación tridimensional actualizado en tiempo real. La fusión multimodal permite distinguir características superficiales como rocas, baches o zonas de barro y corregir la deriva de odometría visual y de LiDAR, ofreciendo una representación más fiel del terreno que los modelos simplificados tradicionales.
La planificación de ruta emplea una variante adaptada del algoritmo A con una función de coste que balancea distancia y transitabilidad del terreno: Cost(i,j) = a * Distance(i,j) + b * TerrainCost(j). Los factores a y b se ajustan dinámicamente mediante optimización bayesiana para priorizar objetivos operativos concretos, por ejemplo eficiencia de combustible o seguridad. Un planificador local reactivo supervisa continuamente el entorno y ejecuta replanificaciones inmediatas ante cambios del terreno u obstáculos detectados.
El módulo de control implementa reguladores PID para el seguimiento de la trayectoria planificada, gestionando acelerador, freno y dirección. Incluye lógicas de seguridad que evalúan parámetros críticos del terreno y detienen el vehículo de forma controlada si se superan umbrales de riesgo.
La validación combinó simulación de alta fidelidad en ROS y Gazebo con pruebas de campo en un camión Caterpillar R1700G. En simulaciones de 100 km distribuidos en varios tipos de terreno y en ensayos reales, ATMPS mostró mejoras relevantes: entre 18 y 25 por ciento en eficiencia operativa y entre 12 y 15 por ciento en reducción de consumo energético frente a una planificación A tradicional sin ponderación de terreno. El módulo reactivo evitó obstáculos en 98 por ciento de los escenarios evaluados.
Desde el punto de vista matemático, el sistema mantiene una estimación Bayesiana del estado del terreno actualizada por el filtro de Kalman y emplea optimización bayesiana para sintonizar pesos operativos. Esta combinación permite que la toma de decisiones en la planificación sea consistente con la incertidumbre inherente a los sensores y a las variaciones dinámicas del entorno.
Trabajos futuros incluyen integrar aprendizaje automático para ajustar automáticamente los parámetros de coste y aprender políticas de replanificación mediante aprendizaje por refuerzo, incorporar condiciones meteorológicas en la modelización del terreno y explorar sensores adicionales como radar penetrante para estimar densidad del suelo.
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En resumen, el enfoque ATMPS demuestra cómo la fusión multimodal y la planificación adaptativa pueden transformar la operación de camiones de volteo autónomos en obras y minas, y Q2BSTUDIO está preparada para acompañar a empresas en la implementación de estas tecnologías mediante soluciones integrales en software a medida, inteligencia artificial, servicios cloud aws y azure, ciberseguridad y Business Intelligence con power bi.
