Plataforma robótica autónoma para gestión logística inteligente. Investigación aplicada en arquitecturas mecánicas, electrónicas y de software basadas en ROS y SLAM, orientadas a la colaboración y navegación multi-robot.
IEEE Robotics and Automation Society | Universidad de Los Andes
El proyecto SWARM es una iniciativa de investigación estudiantil que desarrolla plataformas robóticas autónomas para gestión logística, investigando arquitecturas mecánicas, electrónicas y de software basadas en ROS y SLAM.
El desarrollo sigue un enfoque iterativo: MK1 validó el concepto funcional como prueba de concepto básica. MK1.5 sirve como versión demo para visualización del producto. MK2 (en desarrollo) incorpora capacidades reales de elevación (5-10 kg) y transporte de payload (~20 kg), con mayor robustez estructural y replicabilidad.
La Fase III marcará la transición hacia especificaciones industriales reales con el MK3, diseñado para cargas de 150-200 kg y aplicaciones comerciales. Actualmente, el proyecto se enfoca en validar conceptos fundamentales de navegación autónoma y colaboración multi-robot en un contexto académico.
Proyecto de investigación estudiantil en desarrollo iterativo
Meta industrial (MK3): Capacidad de carga 150-200 kg para aplicaciones reales
Desarrollo de la plataforma física de robótica. MK1 completado como prueba de concepto. MK2 en desarrollo con chasis reforzado, PCBs optimizadas y arquitectura ROS documentada.
Implementación de algoritmos SLAM, reconocimiento visual con técnicas de seguimiento, evasión de obstáculos e identificación ArUco para lograr autonomía completa en tareas punto-a-punto.
Desarrollo de versiones replicables para pruebas de consenso y colaboración entre múltiples unidades. Algoritmos de coordinación y optimización de rutas en tiempo real.
Resolver obstáculos de navegación autónoma mediante simulación y pruebas. Arquitectura fácilmente replicable.
Mejorar diseño físico, confiabilidad hardware, integración de sensores industriales y optimización energética.
Desarrollo de plataforma para explorar algoritmos avanzados en RViz, simulaciones multiagente y validación de sistemas complejos.