Análisis de sensibilidad en los procedimientos de calibración de robots de cinemática paralela Aplicación al mecanismo 5R

[ES]Este proyecto investigador tiene como objetivo el ayudar con la calibración del mecanismo de cinco pares de rotación montado en el taller de Ingeniería Mecánica de la ETSI de Bilbao. En primer lugar se estudiarán los algoritmos de optimización prestando especial atención a la comparativa entre Levenberg-Marquart y Gauss-Newton. Se realizarán estudios en Matlab para concluir cuál de los dos es más eficaz tanto en rapidez como en precisión. El que sea más adecuado se implementará en un programa para la calibración del mecanismo 5R. En segundo lugar se estudiarán los índices de observabilidad. Los estudios que se han realizado sobre ellos hasta ahora son poco concluyentes asique se intentará aclarar su utilidad y determinar cuál es el que conviene utilizar en este caso. Para ello se deberá programar la resolución del problema cinemático inverso. Por último se presentarán los resultados y las conclusiones correspondientes. Se propondrá también un plan de desarrollo de una línea de investigación futura que partirá con este trabajo como base.

Análisis cinemático de robots antropomórficos con cuaterniones duales

[ES]Este documento presenta una teoría de análisis cinemático capaz de unificar posición/orientación describiendo el movimiento de la herramienta de un robot mediante un cuaternión dual que envuelve traslación y rotación. Se desarrolla la cinemática directa de dos robots, uno redundante y otro no redundante a fin de evaluar la validez del método en ambos casos. Por último, se comparan los resultados de dicha teoría con los resultados que ofrece la conocida teoría de las matrices de transformación homogéneas.

On the optimal usage of labelled examples in semi-supervised multi-class classification problems

In recent years, the performance of semi-supervised learning has been theoretically investigated. However, most of this theoretical development has focussed on binary classification problems. In this paper, we take it a step further by extending the work of Castelli and Cover [1] [2] to the multi-class paradigm. Particularly, we consider the key problem in semi-supervised learning of classifying an unseen instance x into one of K different classes, using a training dataset sampled from a mixture density distribution and composed of l labelled records and u unlabelled examples. Even under the assumption of identifiability of the mixture and having infinite unlabelled examples, labelled records are needed to determine the K decision regions. Therefore, in this paper, we first investigate the minimum number of labelled examples needed to accomplish that task. Then, we propose an optimal multi-class learning algorithm which is a generalisation of the optimal procedure proposed in the literature for binary problems. Finally, we make use of this generalisation to study the probability of error when the binary class constraint is relaxed.

Elaboración de una herramienta informática de análisis dinámico para el diseño mecánico de robots 5R

El objeto del proyecto es la creación de una herramienta informática que permita analizar un mecanismo paralelo de 2 g.d.l. Para ello se ha planteado primeramente el tipo de mecanismo a analizar, se han realizado los cálculos necesarios para un mecanismo genérico y por último se han implementado sobre una plataforma informática, con el fin de automatizar los cálculos para distintos datos de entrada. El mecanismo paralelo más sencillo de estudiar es el mecanismo 5R, llamado así por estar formado por 5 pares de rotación. Su construcción similar a un paralelogramo articulado pero con un segmento más, hace de este mecanismo un caso sencillo de estudio con 2 g.d.l. por lo que poseerá un movimiento plano.

Optimal Taxation and Indeterminacy in the Uzawa-Lucas Model with Sector-specific Externalities

Documento de trabajo

Learning Multirobot Hose Transportation and Deployment by Distributed Round-Robin Q-Learning

Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) algorithms face two main difficulties: the curse of dimensionality, and environment non-stationarity due to the independent learning processes carried out by the agents concurrently. In this paper we formalize and prove the convergence of a Distributed Round Robin Q-learning (D-RR-QL) algorithm for cooperative systems. The computational complexity of this algorithm increases linearly with the number of agents. Moreover, it eliminates environment non sta tionarity by carrying a round-robin scheduling of the action selection and execution. That this learning scheme allows the implementation of Modular State-Action Vetoes (MSAV) in cooperative multi-agent systems, which speeds up learning convergence in over-constrained systems by vetoing state-action pairs which lead to undesired termination states (UTS) in the relevant state-action subspace. Each agent's local state-action value function learning is an independent process, including the MSAV policies. Coordination of locally optimal policies to obtain the global optimal joint policy is achieved by a greedy selection procedure using message passing. We show that D-RR-QL improves over state-of-the-art approaches, such as Distributed Q-Learning, Team Q-Learning and Coordinated Reinforcement Learning in a paradigmatic Linked Multi-Component Robotic System (L-MCRS) control problem: the hose transportation task. L-MCRS are over-constrained systems with many UTS induced by the interaction of the passive linking element and the active mobile robots.

Metodología para la implantación de una herramienta de control virtual de robots serie

[Es]El objetivo principal de este trabajo es la introducción del usuario al mundo de la robótica, explicando para ello, desde un punto de vista práctico, los conceptos teóricos relacionados con la cinemática de mecanismos espaciales, específicamente la de los robots serie. Para lograr este objetivo se ha creado una metodología de aprendizaje, basada en tres ejercicios, que explica los comandos principales de RobotStudio; software de programación necesario para el control virtual de robots de la marca ABB, robot disponible en la escuela. Junto con esto, se desarrollan los conceptos necesarios para la realización de tareas básicas dentro del ámbito de la robótica. Mediante la implantación de esta metodología se pretende dotar al usuario de los conceptos esenciales para programar robots serie dentro de un ámbito virtual, otorgándole la posibilidad de conectarlo posteriormente a un robot real, obteniendo resultados prácticos y visibles.