La planificación de trayectorias engloba los métodos y algoritmos para determinar una ruta óptima o factible que un agente (robot, vehículo autónomo, dron, etc.) debe seguir para alcanzar un objetivo, cumpliendo diversas restricciones (obstáculos, dinámica, leyes físicas). Este proceso implica anticipar la evolución del entorno, gestionar la incertidumbre y asegurar la viabilidad física del movimiento. Se diferencia de la simple navegación porque integra tanto la generación de la ruta como su adaptación dinámica y la compatibilidad con las capacidades reales del agente. Es fundamental en sistemas autónomos y robóticos avanzados.
Casos de uso y ejemplos de aplicación
La planificación de trayectorias se utiliza para guiar robots industriales en tareas de manipulación compleja, permitir que vehículos autónomos circulen de forma segura en entornos urbanos, y coordinar el movimiento de drones en misiones de vigilancia. También se aplica en animación virtual, cirugía robótica y logística automatizada.
Por ejemplo, un robot de soldadura industrial utiliza planificación de trayectorias para mover su brazo alrededor de piezas sin colisiones, mientras que un coche autónomo emplea estos algoritmos para prever maniobras y evitar obstáculos optimizando su recorrido.
Principales herramientas, librerías y frameworks
Entre las herramientas de código abierto más utilizadas están: MoveIt! (robótica), OMPL (Open Motion Planning Library), ROS Navigation Stack (robótica móvil), TrajOpt (optimización de trayectorias), Drake y Tesseract. Estas plataformas ofrecen algoritmos variados: desde los simples (A*, Dijkstra) hasta los avanzados (RRT*, PRM, optimización no lineal).
Últimos desarrollos, evoluciones y tendencias
Las tendencias recientes incluyen la integración del aprendizaje automático para anticipar movimientos de obstáculos, la optimización en tiempo real con algoritmos híbridos y la gestión de la percepción incierta del entorno. También destacan la interoperabilidad de herramientas, la configuración automatizada y la adaptación a entornos cada vez más complejos, como la movilidad urbana autónoma y la robótica colaborativa.