[ca] La cerca i el seguiment de persones són comportaments importants per un robot mòbil de servei per poder assistir, trobar i ajudar als humans, i en general, per localitzar objectes, animals o vianants. Tot i que la cerca és fàcil per als humans, no ho és per a un robot, ja que requereix exploració, maneig de soroll de sensors, fer front als obstacles dinàmics, i la coordinació en el cas de múltiples agents. En aquesta tesi presentem diferents mètodes per a buscar i seguir a una persona en un entorn urbà. Tots els mètodes han estat provats extensivament en simulació i després en el món real, utilitzant dos robots mòbils de servei, la Tibi i en Dabo. Els robots utilitzen sensors làser per a navegar, detectar obstacles i detectar les cames de les persones. Atès que aquest treball es centra en mètodes de cerca i seguiment, s'han usat els mètodes existents per a la navegació del robot, la detecció i el reconeixement de persones. Primerament, s'han fet proves amb el conegut joc del fet i amagar, on el robot aprèn a trobar l'amagador. S'ha fet servir el model Mixed Observable Markov Decision Process (MOMDP), on la posició del trobador és completament visible i la posició de l'amagador és parcialment visible. Degut a que la complexitat computacional depèn del nombre d'estats, es proposa un mètode jeràrquic en línia que redueix l'espai d'estats, tot agrupant-los. Tot i que el mètode va funcionar correctament en simulació, en els experiments reals els resultats no van ser satisfactoris, i el càlcul de la política no va ser prou ràpid com per treballar en temps real. Per tal de fer front a entorns de més superfície, treballar en l'espai continu i executar en temps real, proposem un nou enfocament, el Continuous Real-time POMCP (CRPOMCP), que fa simulacions de Monte-Carlo per aprendre una política. El mètode va funcionar correctament en l'entorn simulat, però a l'entorn real el robot realitzava lents moviments en zig-zag. Per tant, es proposa un mètode nou, que utilitza els llocs amb més alta probabilitat, d'acord amb el seu mapa de probabilitats (belief). Atès que la propagació de les probabilitats en el POMCP és similar al funcionament d'un filtre de partícules (PF), proposem, a més, un mètode que utilitza un PF per mantenir el belief. El mètode de PF ha de manejar la manca d'observacions. Per tant, introduïm una funció del pes especial. Tots dos mètodes de creences tenen en compte el soroll dels sensors i actuadors, la detecció de falsos negatius i positius (per a un curt període de temps) i els obstacles dinàmics. Finalment, es presenta un mètode multi-agent distribuït cooperatiu, que fa ús de les anteriors funcions d'actualització de la creença (belief), i a més utilitza totes les observacions dels agents. En el proper pas, les ubicacions de cerca s'assignen mitjançant l'exploració de l'entorn de treball, tenint en compte la creença, la distància a la ubicació de cerca i si un altre agent ja buscarà a prop d'ella. En resum, les principals contribucions d'aquesta tesi són diversos mètodes per a la cerca i seguiment d'una persona en un entorn urbà amb un o més robots de serveis mòbils. Tots aquests mètodes han demostrat que funcionen a través d'un conjunt de simulacions i experiments en la entorn real dinàmics.

[nl] Zoeken en traceren zijn belangrijke manieren om een mobiele servicerobot te helpen mensen, om te zoeken en te redden en, in het algemeen, om mobiele objecten, dieren of mensen te lokaliseren. En hoewel zoeken evident is voor de mens, is dit niet het geval voor robots. Het vereist namelijk verschillende vaardigeheden zoals verkennen, omgaan met ruis in de sensoren en dynamische obstakels en coördinatie in het geval van meerdere agenten. In deze thesis presenteren we verschillende methoden om een persoon te zoeken en te volgen (search-and-track) in een stedelijke omgeving. De methoden zijn eerst getest met simulaties en daarna met twee echte mobiele servicerobots, genaamd Tibi en Dabo. De robots hebben laser rangefinders om te navigeren en om obstakels en benen van mensen te detecteren. Omdat we ons richten op het zoeken en volgen van mensen gebruiken we bestaande methoden voor de robotnavigatie, detectie van personen en het herkennen van de gezochte persoon. De eerste testen gedaan met het spel hide-and-seek, waar de robot leert om de persoon te vinden. Een Mixed Observable Markov Decision Process (MOMDP) is gebruikt, waar de positie van de robot (zoeker) volledig waarneembaar is en die van de persoon (verstopper) gedeeltelijk. Omdat de berekeningscomplexiteit van het aantal staten afhangt, stellen we een hiërarchische online methode voor die de staatruimte verkleind door het groeperen van staten. Hoewel de methode goed werkt in simulatie, waren de resultaten van de experimenten met de robots minder goed. Verder was het online genereren van de politiek niet snel genoeg. Om in grote omgevingen te kunnen werken en continue staatruimte te gebruiken in real-time, hebben we de Continuous Real-time POMCP (CR-POMCP) voorgesteld. Dit algoritme gebruikt Monte-Carlo simulaties om de politiek (beste actie voor een bepaalde staat) te leren. De methode werkte goed in de simulaties, maar de robot maakte in de experimenten zigzaggende bewegingen. Om deze reden hebben we een nieuwe methode voorgesteld die gebruik maakt van een waarschijnlijkheidskaart (belief) over de lokatie van de persoon. Omdat de propagatie van de POMCP lijkt op hoe een Particle Filter (PF) werkt, stellen we ook een methode voor die een PF gebruikt om de belief bij te houden. De PF methode moet om kunnen gaan met missende observaties en we introduceren daarom een speciale gewichtsfunctie. Beide belief update methoden houden rekening met sensor en actuator ruis, incorrecte negatieve detecties, incorrecte positieve detecties (gedurende een korte tijd) en dynamische obstakels. Als laatst presenteren we een coöperatieve multi-agent methode die gebruik maakt van de genoemde belief update methoden, maar tevens gebruik maakt van de observaties van alle agenten. Vervolgens worden de zoeklocaties toegekend om de hele omgeving te verkennen waarbij rekening gehouden wordt met: de belief, de afstand tot de zoeklocatie en of een andere agent al dichtbij de lokatie gaat zoeken. Samenvattend zijn de belangrijkste bijdragen van deze thesis de verschillende methoden om personen te zoeken en te volgen in een stedelijke omgeving met één of meer mobiele servicerobots. Alle methoden zijn getest met simulaties en met experimenten met echte robots.