En un innovador avance para los enjambres de robots, científicos han desarrollado una estrategia que permite la formación de formas en grandes grupos de robots sin la necesidad de sistemas de localización externos, que hasta ahora habían sido un requisito indispensable. Este avance se centra en la estimación de la posición relativa entre robots utilizando únicamente mediciones a bordo, lo que promete revolucionar el campo de las aplicaciones de robótica en escenarios complejos donde sistemas como el GPS no son prácticos.

El núcleo de la innovación radica en un estimador basado en aprendizaje concurrente que calcula la posición relativa entre los robots vecinos, sin necesidad de las condiciones clásicas de excitación persistente que demandan los métodos tradicionales. Este método ofrece una habilidad de acuerdo en el tiempo finito que determina la ubicación central de una formación al calcular la posición relativa de un robot semilla al azar. La posición de este robot semilla es crucial para el establecimiento de la ubicación de la forma deseada.

Los robots, equipados con luces a bordo, ilustran la creación de formas a través de fotografía de larga exposición, demostrando la eficiencia de esta tecnología en situaciones donde la localización externa es denegada. Además, se describe una novedosa estrategia de control basada en el comportamiento, que posibilita la formación adaptable de estos grandes grupos de robots, al tiempo que mejora la observabilidad de la localización relativa inter-robot.

Este enfoque metodológico ha sido validado por simulaciones numéricas y experimentos al aire libre, destacando su efectividad práctica y robustez frente a las soluciones disponibles hasta ahora. Dichos experimentos no solo demuestran la viabilidad del control adaptativo sin anclar la localización a marcos externos, sino que también aportan nuevas perspectivas para múltiples aplicaciones, desde el transporte de objetos hasta espectáculos de entretenimiento.

El desarrollo ya ha captado la atención debido a su potencial para aplicaciones amplias tanto en ambientes cerrados como en entornos hostiles donde los robots deben operar de manera autónoma. Los expertos predicen que el enfoque del control por aprendizaje concurrente podría proporcionar a los enjambres de robots la agilidad intelectual y la autonomía deseadas para operar en tareas futuras complejas, y marcar el inicio de una era donde los robots funcionan eficazmente sin estar vinculados a sistemas de localización tradicionales.