[es] La búsqueda y el seguimiento de personas son comportamientos importantes para un robot móvil de servicio para poder asistir, buscar y ayudar a la gente, y en general, para localizar un objeto, animal o humano. Aunque la búsqueda puede parecer muy fácil para los humanos, para los robots no lo es, ya que requiere explorar, manejar ruido de sensores, enfrentarse con obstáculos dinámicos y la coordinación en el caso de haber más agentes. En esta tesis, presentamos diferentes métodos para buscar y seguir a una persona en un entorno urbano. Todos los métodos han sido probados excesivamente en simulación y en experimentos reales, usando uno o dos robots móviles de servicio, Tibi y Dabo. Los robots tienen localizadores láser, los cuales se usan para navegar, detectar obstáculos y detectar piernas. Ya que el principal enfoque en este trabajo son los métodes de buscar-y-seguir, utilizamos métodos existentes para la navigación del robot, la detección de personas y el reconecimiento del humano. Las primeras pruebas se hicieron con el juego de escondite, en el cual el robot aprende a buscar el ocultador. Concretamente, usamos un modelo MOMDP, donde la posición del buscador es completamente observable y la posición del ocultador lo es parcialmente. Como la complejidad computacional depende del número de estados, proponemos un método en línea jerárquica, que reduce el espacio de los estados agrupándolos. Aunque el método funcionó correctamente en simulación, en los experimentos reales los resultados no fueron satisfechos y el cálculo de la política en línea no fue suficientemente rápido. Para poder trabajar en áreas largas, espacio continuo y en línea, proponemos un enfoque, el Continuous Real-time POMCP (CR-POMCP), que hace simulaciones de Monte-Carlo para aprender la política. El método funcionó correctamente en simulación, pero con el robot real resultaba en movimientos lentos en forma zigzag. Por eso, otro método fue propuesto, el cual usa las posiciones con la probabilidad más alta según el mapa de probabilidades (belief). Como la propagación del belief se parece mucho a como funciona un PF, proponemos un método que usa un PF para mantener el belief. El método PF tiene que manejar la falta de observaciones y por eso introducimos una función del peso especial. Los dos métodos para actualizar el belief tienen en cuenta el ruido de los sensores y actuadores, falsos negativos y positivos (durante un periodo corto de tiempo) y obstáculos dinámicos. Finalmente, se presenta un método cooperativo y distribuido para multi agentes, que usa el mapa de probabilidades (belief), y éste usa todas las observaciones. Después, se asigna las posiciones de búsqueda a los agentes, explorando el entorno, y teniendo en cuenta: la probabilidad de la posición, la distancia a la posición y si otro agente ya buscará cerca del lugar. En resumen, la contribución más importante de esta tesis son diferentes métodos de búsqueda y seguimiento de una persona en un entorno urbano con uno o más robots de servicio móviles. Todos estos métodos fueron comprobados en simulación y en experimentación real.

[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.