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Investigadores/as Institucionales

Jesus Roldan, JuanAutor (correspondencia)Del Cerro, JaimeAutor o CoautorBarrientos, AntonioAutor o Coautor

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9 de junio de 2019
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Artículo
Sí

Analyzing and improving multi-robot missions by using process mining

Publicado en: AUTONOMOUS ROBOTS. 42 (6): 1187-1205 - 2018-08-01 42(6), DOI: 10.1007/s10514-017-9686-1

Autores:

Roldán, JJ; Olivares-Méndez, MA; del Cerro, J; Barrientos, A
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Afiliaciones

Uni Lu, Interdisciplinary Ctr Secur Reliabil & Trust SnT, Richard Coudenhove Kalergi 6 - Autor o Coautor
UPM CSIC, CAR, Jose Gutierrez Abascal 2 - Autor o Coautor

Resumen

Multi-robot missions can be compared to industrial processes or public services in terms of complexity, agents and interactions. Process mining is an emerging discipline that involves process modeling, analysis and improvement through the information collected by event logs. Currently, this discipline is successfully used to analyze several types of processes, but is hardly applied in the context of robotics. This work proposes a systematic protocol for the application of process mining to analyze and improve multi-robot missions. As an example, this protocol is applied to a scenario of fire surveillance and extinguishing with a fleet of UAVs. The results show the potential of process mining in the analysis of multi-robot missions and the detection of problems such as bottlenecks and inefficiencies. This work opens the way to an extensive use of these techniques in multi-robot missions, allowing the development of future systems for optimizing missions, allocating tasks to robots, detecting anomalies or supporting operator decisions.
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Palabras clave

AnalysisExplorationMissionModelingMulti-robotNetworkProcess miningProcess modelsRoboticsSupervisory control

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista AUTONOMOUS ROBOTS debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2018, se encontraba en la posición 33/134, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Artificial Intelligence.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-08:

  • Google Scholar: 31
  • WoS: 19
  • Scopus: 17
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-08:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 99 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/52684/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 564
  • Descargas: 235
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Luxembourg.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (ROLDAN GOMEZ, JUAN JESUS) y Último Autor (BARRIENTOS CRUZ, ANTONIO).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido ROLDAN GOMEZ, JUAN JESUS.

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Reconocimientos ligados al ítem

This work is framed on SAVIER (Situational Awareness Virtual EnviRonment) Project, which is both supported and funded by Airbus Defence & Space. The research leading to these results has received funding from the RoboCity2030-III-CM project (Robotica aplicada a la mejora de la calidad de vida de los ciudadanos. Fase III; S2013/MIT-2748), funded by Programas de Actividades I+D en la Comunidad de Madrid and cofunded by Structural Funds of the EU, and from the DPI2014-56985-R project (Proteccion robotizada de infraestructuras criticas) funded by the Ministerio de Economia y Competitividad of Gobierno de Espana. The experiments were performed in the facilities of Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT) of the University of Luxembourg (uni.lu).
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