Los robots, máquinas que desempeñan un abanico de tareas de lo más variopinto. Desde realizar tareas muy específicas en cadenas de montaje hasta desempeñar la mayoría de labores cotidianas que los seres humanos tenemos que afrontar cada día. Como se puede intuir, para esto se necesitan no solo máquinas, sino máquinas dotadas de cierta inteligencia, que surge de la necesidad de que las máquinas abandonen su estatismo y monotonía para comenzar a enfrentarse a un mundo dinámico y ambiguo: nuestro mundo. El principal desencadenante que ha llevado al ser humano a dotar de inteligencia y movilidad a las máquinas es su afán de dominar y, al mismo tiempo, liberarse de un entorno cada vez más estresante.
Hay dos aspectos irrefutables que marcan la versatilidad de una máquina: su inteligencia y su movilidad. Hablando de robótica y movilidad surge el problema de cómo y por dónde debe moverse un robot para alcanzar un determinado objetivo sin comprometer su integridad física. Como el significado de moverse puede ser muy amplio, aquí hablaremos de desplazamiento, en el sentido literal de viajar. Y cuando viajamos a algún lugar siempre nos preguntamos lo siguiente: ¿Por dónde vamos? y ¿Cuál es el la mejor alternativa?. Esta problemática, en robótica, se conoce como el problema del Path Planning.
En esta tesis doctoral se aborda, de manera innovadora y altamente paralela, el problema del Path Planing sobre mapas reales extensos en un contexto de tiempo real. Este grado de paralelismo se consigue gracias al uso intensivo de las populares GPU (Unidad Gráfica de Procesamiento) y de los bien conocidos chips multi-core. Pero aquí no solo se aborda el problema del Path Planning desde un punto de vista altamente paralelo sino que, de manera transversal, también se aborda desde un punto de vista inteligente aplicando metaheurísticas.
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