8 resultados para robot automation

em Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga


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Resumen: En el siguiente trabajo se aborda un problema para solventar la comunicación con los robots del departamento MAPIR de la Universidad de Málaga, anteriormente sólo podían ser teleoperados mediante comandos escritos en Skype, así que se procede a diseñar un cliente móvil para Android que nos permite conectarse en tiempo real a un robot, obtener la imagen de lo que su cámara capta y además permitir su teleoperación. Por su parte, el robot corre un servidor que administra esos datos al cliente para trabajar conjuntamente. Dicho trabajo se desarrolla haciendo uso de nuevas tecnologias y protocolos como es WebRTC (de Google) para el intercambio de imágenes y del lado del servidor, se ha usado NodeJS.

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In this paper we present a fast and precise method to estimate the planar motion of a lidar from consecutive range scans. For every scanned point we formulate the range flow constraint equation in terms of the sensor velocity, and minimize a robust function of the resulting geometric constraints to obtain the motion estimate. Conversely to traditional approaches, this method does not search for correspondences but performs dense scan alignment based on the scan gradients, in the fashion of dense 3D visual odometry. The minimization problem is solved in a coarse-to-fine scheme to cope with large displacements, and a smooth filter based on the covariance of the estimate is employed to handle uncertainty in unconstraint scenarios (e.g. corridors). Simulated and real experiments have been performed to compare our approach with two prominent scan matchers and with wheel odometry. Quantitative and qualitative results demonstrate the superior performance of our approach which, along with its very low computational cost (0.9 milliseconds on a single CPU core), makes it suitable for those robotic applications that require planar odometry. For this purpose, we also provide the code so that the robotics community can benefit from it.

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Most approaches to stereo visual odometry reconstruct the motion based on the tracking of point features along a sequence of images. However, in low-textured scenes it is often difficult to encounter a large set of point features, or it may happen that they are not well distributed over the image, so that the behavior of these algorithms deteriorates. This paper proposes a probabilistic approach to stereo visual odometry based on the combination of both point and line segment that works robustly in a wide variety of scenarios. The camera motion is recovered through non-linear minimization of the projection errors of both point and line segment features. In order to effectively combine both types of features, their associated errors are weighted according to their covariance matrices, computed from the propagation of Gaussian distribution errors in the sensor measurements. The method, of course, is computationally more expensive that using only one type of feature, but still can run in real-time on a standard computer and provides interesting advantages, including a straightforward integration into any probabilistic framework commonly employed in mobile robotics.

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Las transformaciones tecnológicas y de información que está experimentando la sociedad, especialmente en la última década, está produciendo un crecimiento exponencial de los datos en todos los ámbitos de la sociedad. Los datos que se generan en los diferentes ámbitos se corresponden con elementos primarios de información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a las tomas de decisiones. Para que estos datos puedan ser de utilidad en cualquier proceso de decisión, es preciso que se conviertan en información, es decir, en un conjunto de datos procesados con un significado, para ayudar a crear conocimiento. Estos procesos de transformación de datos en información se componen de diferentes fases como la localización de las fuentes de información, captura, análisis y medición.Este cambio tecnológico y a su vez de la sociedad ha provocado un aumento de las fuentes de información, de manera que cualquier persona, empresas u organización, puede generar información que puede ser relevante para el negocio de las empresas o gobiernos. Localizar estas fuentes, identificar información relevante en la fuente y almacenar la información que generan, la cual puede tener diferentes formatos, es el primer paso de todo el proceso anteriormente descrito, el cual tiene que ser ejecutado de manera correcta ya que el resto de fases dependen de las fuentes y datos recolectados. Para la identificación de información relevante en las fuentes se han creado lo que se denomina, robot de búsqueda, los cuales examinan de manera automática una fuente de información, localizando y recolectando datos que puedan ser de interés.En este trabajo se diseña e implementa un robot de conocimiento junto con los sistemas de captura de información online para fuentes hipertextuales y redes sociales.

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En esta tesis se aborda el problema de la navegabilidad de robots móviles sobre terrenos irregulares, los cuales poseen diferentes inclinaciones y variedad de obstáculos. Este tema constituye actualmente una línea de investigación activa dirigida al desarrollo de nuevos robots y, adicionalmente, enfocada al desarrollo de estrategias de navegación eficientes y con el mínimo riesgo de inutilización. En primer lugar se desarrolló el robot móvil Lázaro para navegar en este tipo de terrenos, el cual posee un brazo articulado con una rueda como efector final. Esta rueda le permite al brazo mantener un punto de contacto adicional con el suelo que puede ayudar al robot a compensar situaciones de inestabilidad y sobrepasar algunos obstáculos que pudieran presentarse en estos entornos. Posteriormente, se desarrollaron tres medidas cuantitativas que permiten evaluar la navegabilidad de cualquier robot móvil cuando transita sobre terreno irregular. Estas tres medidas son: un índice de estabilidad, el cual evalúa la propensión al vuelco; un índice de direccionamiento, el cual evalúa la disponibilidad del robot para direccionarse y seguir una trayectoria dada y, por último, un índice de deslizamiento, el cual evalúa la propensión del robot a deslizarse hacia abajo cuando se desplaza sobre superficies inclinadas. Finalmente, se definieron un conjunto de maniobras que puede ejecutar Lázaro y que están dirigidas a garantizar la navegación cuando el robot se desplaza sobre superficies inclinadas o cuando debe sobrepasar obstáculos tales como escalones, rampas o zanjas. Todas las estrategias diseñadas se fundamentan en el uso del brazo como herramienta adicional que posee el robot para mejorar su navegabilidad.

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Este trabajo fin de grado trata sobre la implementación de un simulador cinemático de un robot manipulador industrial, orientado al aprendizaje de los principios de programación y desarrollado mediante la herramienta de software matemático MATLAB, dicho simulador debe tener como características principales ser capaz de emular las características de programación que incorporan los lenguajes a nivel robot y resultar fácilmente accesible a los alumnos de las ingenierías. Asimismo, el simulador tendrá la capacidad de definir los objetos que integran el entorno físico que rodean al robot con el objeto de simular la interacción cinemática del brazo manipulador con dicho entorno. Para ello, primero se realizará un estudio de los lenguajes de nivel robot, en este caso concreto V+, con el objeto de elaborar un catálogo de funciones y estructuras relevantes, concretamente se trataran las estructuras de datos, funciones del robot, etc. A partir de estos, se elaborarán las especificaciones que debe cumplir el simulador cinemático. Por último se realizarán unas prácticas sobre el simulador orientadas al aprendizaje y elaboración de los manuales de usuario del mismo.

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En esta presentación se exponen la arquitectura general y el estado actual de desarrollo del sistema CLARK. Dicho sistema tiene como objetivo el despliegue de un asistente robótico para ayudar a un médico en la realización de procedimientos CGA (Comprehensive Geriatric Assessment), de forma que ciertas tareas, tales como la realización de cuestionarios o pruebas de movimiento, puedan ser realizadas por el robot de forma paralela al resto del procedimiento CGA, aumentando así su eficiencia.

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Este artículo describe la adquisición de barridos tridimensionales (3D) nivelados en el robot móvil Andábata sin necesidad de detener su movimiento. Para ello, la computadora de Andábata debe integrar cada uno de los rangos láser, adquiridos con unos determinados ángulos de cabeceo y guiñada, con la información odométrica y las medidas de inclinación del vehículo para producir coordenadas Cartesianas niveladas referenciadas al inicio de cada barrido. Todo ello se ha realizado bajo el sistema operativo de robots ROS con la ayuda de paquetes estándard. El correcto funcionamiento de este esquema local de Localización y Modelado Simultáneos (SLAM) se ha comprobado experimentalmente sobre terreno inclinado.