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Aplicación para generación de rejillas de ocupación para robot subterráneo
Get PDFEn este artículo se presenta una aplicación para la generación de rejillas de ocupación 3D a partir de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y su integración con el framework de código abierto Robot Operating System (ROS), específicamente diseñada para el robot subterráneo ROBOSUB para perforaciones horizontales. Además, se extiende la interfaz de usuario desarrollada en un trabajo anterior para incluir una nueva sección que permite al usuario seleccionar de manera interactiva un área de trabajo específica en un mapa y definir la resolución de la rejilla de ocupación 3D. La rejilla de ocupación es generada utilizando información almacenada en una base de datos y se desarrolla un algoritmo para completar las secciones faltantes de las instalaciones subterráneas. La rejilla de ocupación generada no solo facilita la visualización detallada del entorno subterráneo, sino que también es utilizada para la planificación de trayectorias
Uso de herramientas 4.0 para el diseño de un robot
Get PDFEste trabajo muestra herramientas dentro de la Tecnología 4.0 para el diseño y construcción de un robot. El trabajo toca las áreas de diseño mecánico, diseño hardware y software. Una de las herramientas es Fusion 360º, que permite imprimir las piezas en 3D de forma que en este proceso de fabricación se puede iterar fácilmente la mecánica de las piezas, perfeccionando así su funcionamiento. Como herramienta para los esquemas electrónicos se ha utilizado el programa Kicard, que posibilita diseñar una placa base propia para la aplicación. Otra herramienta es la tecnología Soft Robotic, sustituyendo el actuador tradicional de un robot por uno neumático de baja presión. Como herramienta de hardware se ha utilizado un Arduino y para la programación del software se ha utilizado el entorno correspondiente el cual cuenta con librerías para controlar los dispositivos utilizados. Se ha tratado de conseguir una interfaz de usuario sencilla, permitiendo modos de funcionamiento, aplicado a un robot para envolver pastillas de jabón
Desarrollo de DAECs por GIT-ERM y sistema sensorial para torpedos cilíndricos
Get PDFPara poder transitar hacia una nueva economía baja en carbono en la que se pueda satisfacer la demanda energética a la vez que se reducen los niveles de CO2 emitidos, y con ello poder mitigar los efectos del cambio climático, es razonable impulsar las energías renovables. La energía explotable de las corrientes marinas se encuentra, principalmente, a grandes profundidades. Para poder aprovechar esta energía, GIT-ERM ha desarrollado diferentes dispositivos, fondeados al lecho marino y capaces de variar de modo automático su profundidad y/u orientación mediante un sistema de control de agua de lastre, lo que permite abaratar costes y facilitar su explotación. Este trabajo presenta un breve resumen de los dispositivos desarrollados junto sus accionamientos hidrostáticos que resultan cilíndricos. Además, se presenta el sistema sensorial desarrollado. Este sistema es capaz de medir la cantidad de agua contenida en los tanques cilíndricos ante cualquier orientación. También se presentan una serie de resultados obtenidos del prototipo de laboratorio construido para su validación
Análisis del control de profundidad del perfilador μ-Nautilus en el Mar Menor
Get PDFEl ecosistema del Mar Menor ha experimentado crisis ambientales en la última década, lo que ha afectado negativamente a las actividades de turismo, ocio y pesca, y reduciendo el valor de las propiedades en la zona. Para abordar los desafíos de restauración de este ecosistema, se está promoviendo el desarrollo de métodos automatizados para la monitorización continua de diversos parámetros a distintas profundidades y ubicaciones. En este contexto, se ha diseñado un perfilador autónomo y sumergible de bajo peso, con capacidad de control de profundidad mediante un sistema de lastre variable, para la monitorización de las distintas estratificaciones de este entorno marino. En este estudio se presenta el algoritmo de control utilizado para gestionar la profundidad del dispositivo, basado en una estructura de control en cascada con un punto de funcionamiento ajustable. Además, se presentan los resultados obtenidos en diferentes ubicaciones del Mar Menor, junto con la autonomía y las limitaciones identificadas en función de las condiciones ambientales
Sistema de aprendizaje cooperativo para enjambre de robots sociales
Get PDFCada vez son más los robots sociales dedicados a asistencia diaria en casas particulares y residencias, por lo que una adaptación al usuario y centralizar la información recogida por todos ellos resulta fundamental. Este artículo presenta un sistema de aprendizaje cooperativo para el robot social Mini. Este robot pretende asistir a usuarios de edad avanzada facilitando tareas mediante una interacción humano-robot adaptada a sus necesidades. El sistema propuesto permite integrar distintos métodos de aprendizaje por refuerzo de forma simultánea, permitiendo a los robots mejorar su comportamiento y aprender en entornos dinámicos de forma autónoma. Este sistema pretende superar limitaciones importantes del aprendizaje en robótica social al conectar los robots a un servidor central. La red permite compartir y centralizar la información de las interacciones de cada robot, agilizando el proceso de aprendizaje al disponer de un mayor volumen de datos en menos tiempo. El servidor almacena y procesa la información, mejorando la eficiencia y reduciendo la carga computacional en los robots. Este sistema permite a los robots adaptarse mejor a diferentes usuarios y entornos, mejorando sus respuestas y la personalización en la interacción humano-robot
Deep Learning para asistencia en rehabilitación con robots mediante demostraciones
Get PDFEl uso de dispositivos robóticos de rehabilitación ha surgido como una solución prometedora para mejorar la recuperación motora durante la rehabilitación. Uno de los retos más significativos durante el uso de estos dispositivos es la capacidad de decidir cuándo proporcionar asistencia al paciente. En este contexto, se ha propuesto una solución basada en Deep Learning para aprender del criterio de un terapeuta cuándo un paciente necesita asistencia. Con el objetivo de desarrollar un modelo que permita generalizar a múltiples situaciones, se ha aplicado una serie de transformaciones a las trayectorias realizadas por los pacientes antes de utilizarlas como entradas al modelo. El modelo propuesto ha sido evaluado utilizando diferentes métricas y ha mostrado una precisión del 93,21% y un F1-Score del 85,05% con el conjunto de datos de validación. Además, el modelo ha alcanzado una precisión del 69,32% y un F1-Score del 63,31% con usuarios que no participaron en el proceso de aprendizaje del modelo
Aprendizaje basado en proyecto para educación en automática: inmersión completa en la asignatura de Domótica
Get PDFEste artículo presenta una aplicación innovadora de aprendizaje basado en proyectos (ABP) para la asignatura Domótica en un grado en Ingeniería Mecatrónica y Robótica. El proyecto implica la automatización completa de una vivienda a lo largo del cuatrimestre, proporcionando a los estudiantes una experiencia práctica y directa. El curso se realizó fuera del campus: los estudiantes se dividieron en parejas, cada una responsable de diferentes aspectos de la domotización, incluyendo iluminación, persianas, climatización, control de acceso e integración utilizando plataformas como Home Assistant. Los resultados educativos mostraron mejoras significativas en el conocimiento técnico, el trabajo en equipo, la gestión de proyectos y la resolución de problemas. El enfoque ABP facilitó una comprensión más profunda de los conceptos teóricos mediante su aplicación práctica, promoviendo la innovación y la creatividad. La retroalimentación positiva y los altos niveles de satisfacción entre los estudiantes subrayan la efectividad de este método de enseñanza
Estudio de vulnerabilidades en el protocolo de comunicaciones Dynamixel aplicado en plataformas robóticas
Get PDFLa seguridad en las plataformas robóticas es una necesidad detectada por distintas instancias de alto nivel, como el Instituto Nacional de Ciberseguridad. En este contexto, el artículo presenta un estudio sobre las vulnerabilidades de un protocolo de comunicaciones utilizado en plataformas robóticas, el protocolo Dynamixel que soporta la transmisión de comandos de control utilizada por los actuadores digitales de esta marca. Dicho estudio ha revelado que el protocolo es vulnerable frente a ataques del tipo "hombre de en medio". Con el fin de abordar el estudio de esta vulnerabilidad, se han implementado transmisores de paquetes y módulos de ataque desarrollados mediante lenguaje VHDL, para su implantación en plataformas basadas en FPGA. Seguidamente, se han puesto de manifiesto las vulnerabilidades utilizadas por el atacante para llevar a cabo tal ataque, así como posibles estrategias de defensa que pueden ser implementadas en la arquitectura de la plataforma robótica
Modelado del efecto del ciclo menstrual de una paciente DM1 usando SimBiology
Get PDFLa diabetes mellitus tipo 1 (DM1) es una enfermedad autoinmune que causa insuficiente producción de insulina debido a la destrucción de las células beta del páncreas. Diversos modelos matemáticos, como el desarrollado por Dalla Man y validado por la FDA, han dado lugar a una serie de estudios que han permitido la adaptación de tratamientos para pacientes con DM1 por Manrique-Córdoba, permitiendo una mejor comprensión y control de la enfermedad. En este estudio, se propone abordar la dinámica de pacientes tipo 1 utilizando la herramienta SimBiology en Matlab. El modelo busca proporcionar una visión más completa de cómo las diferentes etapas del ciclo menstrual pueden influir en sus niveles de glucosa en sangre. Los resultados de simulación permiten analizar la respuesta del modelo ante diversas situaciones y destacan las capacidades gráficas de SimBiology para simular sistemas biológicos. Estos hallazgos mejoran la comprensión de la DM1 y destacan el potencial de estas herramientas para optimizar tratamientos
¿Puede un algoritmo de Machine Learning ayudarnos en la evaluación de informes de prácticas?
Get PDFLa evaluación del aprendizaje en ingeniería requiere de múltiples recursos y actividades formativas prácticas que fomenten el desarrollo de habilidades. Las prácticas de laboratorio y computacionales son esenciales, pero evaluar su efectividad supone un desafío debido a la carga de trabajo y la subjetividad del proceso. Este estudio propone un método de evaluación mediante el uso de Machine Learning, aplicado a informes de prácticas en la asignatura de Diseño de Máquinas de la ULPGC. El método propuesto incluye la recopilación y evaluación manual de informes, seguido de la extracción de indicadores como la puntuación Flesch Reading Ease, el análisis de sentimiento y el análisis de las palabras frecuentemente utilizadas por el estudiante. Se desarrolla un algoritmo para estructurar estos parámetros y se implementan distintas técnicas para modelar las calificaciones. Los resultados muestran que las Redes Neuronales logran estimaciones precisas, con métricas MAE = 0,72 puntos y MAPE = 8,94%