892 resultados para Robot collaboratif


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During the last two decades, analysis of 1/f noise in cognitive science has led to a considerable progress in the way we understand the organization of our mental life. However, there is still a lack of specific models providing explanations of how 1/f noise is generated in coupled brain-body-environment systems, since existing models and experiments typically target either externally observable behaviour or isolated neuronal systems but do not address the interplay between neuronal mechanisms and sensorimotor dynamics. We present a conceptual model of a minimal neurorobotic agent solving a behavioural task that makes it possible to relate mechanistic (neurodynamic) and behavioural levels of description. The model consists of a simulated robot controlled by a network of Kuramoto oscillators with homeostatic plasticity and the ability to develop behavioural preferences mediated by sensorimotor patterns. With only three oscillators, this simple model displays self-organized criticality in the form of robust 1/f noise and a wide multifractal spectrum. We show that the emergence of self-organized criticality and 1/f noise in our model is the result of three simultaneous conditions: a) non-linear interaction dynamics capable of generating stable collective patterns, b) internal plastic mechanisms modulating the sensorimotor flows, and c) strong sensorimotor coupling with the environment that induces transient metastable neurodynamic regimes. We carry out a number of experiments to show that both synaptic plasticity and strong sensorimotor coupling play a necessary role, as constituents of self-organized criticality, in the generation of 1/f noise. The experiments also shown to be useful to test the robustness of 1/f scaling comparing the results of different techniques. We finally discuss the role of conceptual models as mediators between nomothetic and mechanistic models and how they can inform future experimental research where self-organized critically includes sensorimotor coupling among the essential interaction-dominant process giving rise to 1/f noise.

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[ES]El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es estudiar el programa llamado ROS, un entorno para la programación de robots. Proporciona una serie de herramientas, librerías, drivers… que facilitan en gran medida la programación de sistemas robóticos. Para realizar este estudio se utilizará ROS para crear una aplicación para un robot LEGO Mindstorms NXT. Estos robots son pequeños y versátiles, y son adecuados para la investigación. La aplicación que se llevará a cabo será un seguidor de línea, un robot capaz de seguir una pista dibujada sobre una superficie de otro color. Para programar la aplicación, se utilizarán en la medida de lo posible las herramientas proporcionadas por ROS. De esta manera, se espera alcanzar una mayor comprensión de ROS y de su funcionamiento, con sus fortalezas y sus debilidades.

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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.

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[EU]Azken urteetan argi geratu da gizakiak aurrera egiteko ezinbestekoa duela zehaztasuna. Teknologia berriak geroz eta bideratuagoak daude produktuen tamaina ahalik eta gehien murrizten edota produktu handien perdoiak nanometroetara hurbiltzeko ahaleginetan. Hau lortzeko bidean ezinbestekoa da elementu guztietan zehaztasuna limitera eramatea eta funtsean, honetan zentratuko da lan hau. Proiektu hau artikulazioen zehaztasuna hobetzeko tekniketan zentratuko da, gehiago zehaztuz, optika arloan lan egingo duen errobot baten artikulazioak analizatuko ditu. Artikulazioen zehaztasun optimoa lortzeko artikulazio hauek generazio berriko artikulazioak izatea pentsatu da, artikulazio flexible edo “flexible joints” izenekoak. Artikulazio hauek, orain artekoak ez bezala, ez dituzte bi elementu elkartuko, elementu bakarrez osatuta egongo dira eta bere buruarekiko errotazioz eta flexioz egingo dute lan honela, ohiko artikulazioek funtzionamendu egokirako behar duten lasaiera baztertu egingo da zehaztasun hobeak lortuz. Lan honetan zehar artikulazio flexible mota bat aukeratuko da eta geometriaren hainbat parametroren eta material ezberdinen aurrean edukiko duen jokaera analizatuko da. Aipatu beharra dago, artikulazio flexibleak azken hamarkadetan garatutako ideiak direnez beraiei buruzko informazioa oso pribatizatua dagoela eta ez dela lan erraza hau interneten edota liburutegietan topatzea. Ala ere, hauen analisirako aurkitu den informazio guztia eranskinetan dauden artikuluetan dago. Bertatik atera den informazio garrantzitsuena elementu finituen bitartezko analisian geometriak eduki beharreko baldintza batzuk eta ulermen eta aldaratze egokia lortzeko komeni diren datuak zehaztea izan da. Interesgarria da aipatzea analisiaren ondorioak konstante elastiko eta biratu dezaketen angelu maximoaren bitartez egin direla.

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[ES]Este proyecto tiene como objeto aumentar el conocimiento concerniente a mecanismos robóticos reconfigurables, así como ponerlo en práctica. Estos mecanismos pueden lograr rápidas transiciones y son capaces de adaptarse a sí mismos a muchos entornos diferentes, conduciendo a una reducción de costes y requerimientos de espacio. Para ello, se estudia el estado del arte, de manera que se pueda reunir información sobre las principales aplicaciones y oportunidades que este campo ofrece en diferentes áreas. A continuación, se requiere llevar a cabo un análisis cinemático de un robot específico, y junto a métodos de planificación de trayectorias, su implementación en un software gráfico para simular su movimiento. La herramienta de software “Matlab” va a ser la que permitirá llevar a cabo toda la programación y representación a lo largo de todo el proyecto.

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[EU]Gradu Amaierako Lan honetan Lego Mindstorms NXT-an Ada Programazio Lengoaian Oinarritutako Aplikazioaren ikasketa burutuko da. Robot hauek aplikazio desberdinetan erabiltzen dira eta irakaskuntza eta ikerketa mundurako oso baliagarriak dira. Konkretuki, Ada lengoaiak eta bere Ravenscar profil azpimultzoak dituen erreminta, pakete, driver... baliabide desberdinak erabilita, liburuz diseinatutako labirinto batetik ateratzeko gai den robotaren aplikazioa burutuko da. Programazioa egiteko, GPS programan Ada lengoaiak eskainitako bitartekoak egokituko dira posible den bitartean eta era honetan, lengoaiaren ulermen sakonagoa bereganatzea espero da, aurkezten dituen indar eta ahuleziekin batera.

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ES]El Trabajo Fin de Grado que se presenta a continuación tiene como objetivo principal el diseño de una unión flexible que formará parte de las patas de un robot de cinemática paralela. Por la propia arquitectura de estos mecanismos, y para dotar a la plataforma de movimientos precisos, esta unión, ubicada en la parte superior de las patas, debe deformarse al ser sometida a esfuerzos de flexión y torsión. Se realiza un adecuado diseño que maximice las deformaciones de dicha unión a la par que se garantiza una adecuada duración de la misma para la aplicación requerida. A su vez, se comprueba que las tensiones a las que se verá sometida no superan el límite de fluencia del material elegido. Todo ello se realiza de forma computacional mediante el método de los elementos finitos.

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Background: The high demanding computational requirements necessary to carry out protein motion simulations make it difficult to obtain information related to protein motion. On the one hand, molecular dynamics simulation requires huge computational resources to achieve satisfactory motion simulations. On the other hand, less accurate procedures such as interpolation methods, do not generate realistic morphs from the kinematic point of view. Analyzing a protein's movement is very similar to serial robots; thus, it is possible to treat the protein chain as a serial mechanism composed of rotational degrees of freedom. Recently, based on this hypothesis, new methodologies have arisen, based on mechanism and robot kinematics, to simulate protein motion. Probabilistic roadmap method, which discretizes the protein configurational space against a scoring function, or the kinetostatic compliance method that minimizes the torques that appear in bonds, aim to simulate protein motion with a reduced computational cost. Results: In this paper a new viewpoint for protein motion simulation, based on mechanism kinematics is presented. The paper describes a set of methodologies, combining different techniques such as structure normalization normalization processes, simulation algorithms and secondary structure detection procedures. The combination of all these procedures allows to obtain kinematic morphs of proteins achieving a very good computational cost-error rate, while maintaining the biological meaning of the obtained structures and the kinematic viability of the obtained motion. Conclusions: The procedure presented in this paper, implements different modules to perform the simulation of the conformational change suffered by a protein when exerting its function. The combination of a main simulation procedure assisted by a secondary structure process, and a side chain orientation strategy, allows to obtain a fast and reliable simulations of protein motion.

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[ES]Por parte del Departamento de Ingeniería Mecánica existe la necesidad de profundizar en el conocimiento a la hora de utilizar softwares de simulación robótica. En este Trabajo de Fin de Grado en concreto se ha seleccionado el software RobotStudio como objeto de análisis con el cual se pretende destacar las opciones y capacidades de mayor interés que dicho software ofrece. El objetivo principal de este Trabajo de Fin de Grado es sintetizar los conocimientos obtenidos sobre el manejo del programa a través de la realización de una serie de tareas o simulaciones de creciente grado de complejidad con el mismo; para que dichos conocimientos puedan ser empleados posteriormente como apoyo didáctico en las clases teóricas impartidas por los profesores, así como en un entorno más profesional destinado a la práctica industrial.

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A Inteligência de Enxame foi proposta a partir da observação do comportamento social de espécies de insetos, pássaros e peixes. A ideia central deste comportamento coletivo é executar uma tarefa complexa decompondo-a em tarefas simples, que são facilmente executadas pelos indivíduos do enxame. A realização coordenada destas tarefas simples, respeitando uma proporção pré-definida de execução, permite a realização da tarefa complexa. O problema de alocação de tarefas surge da necessidade de alocar as tarefas aos indivíduos de modo coordenado, permitindo o gerenciamento do enxame. A alocação de tarefas é um processo dinâmico pois precisa ser continuamente ajustado em resposta a alterações no ambiente, na configuração do enxame e/ou no desempenho do mesmo. A robótica de enxame surge deste contexto de cooperação coletiva, ampliada à robôs reais. Nesta abordagem, problemas complexos são resolvidos pela realização de tarefas complexas por enxames de robôs simples, com capacidade de processamento e comunicação limitada. Objetivando obter flexibilidade e confiabilidade, a alocação deve emergir como resultado de um processo distribuído. Com a descentralização do problema e o aumento do número de robôs no enxame, o processo de alocação adquire uma elevada complexidade. Desta forma, o problema de alocação de tarefas pode ser caracterizado como um processo de otimização que aloca as tarefas aos robôs, de modo que a proporção desejada seja atendida no momento em que o processo de otimização encontre a solução desejada. Nesta dissertação, são propostos dois algoritmos que seguem abordagens distintas ao problema de alocação dinâmica de tarefas, sendo uma local e a outra global. O algoritmo para alocação dinâmica de tarefas com abordagem local (ADTL) atualiza a alocação de tarefa de cada robô a partir de uma avaliação determinística do conhecimento atual que este possui sobre as tarefas alocadas aos demais robôs do enxame. O algoritmo para alocação dinâmica de tarefas com abordagem global (ADTG) atualiza a alocação de tarefas do enxame com base no algoritmo de otimização PSO (Particle swarm optimization). No ADTG, cada robô possui uma possível solução para a alocação do enxame que é continuamente atualizada através da troca de informação entre os robôs. As alocações são avaliadas quanto a sua aptidão em atender à proporção-objetivo. Quando é identificada a alocação de maior aptidão no enxame, todos os robôs do enxame são alocados para as tarefas definidas por esta alocação. Os algoritmos propostos foram implementados em enxames com diferentes arranjos de robôs reais demonstrando sua eficiência e eficácia, atestados pelos resultados obtidos.

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Os Sistemas Multi-Robôs proporcionam vantagens sobre um robô individual, quando da realização de uma tarefa com maiores velocidade, precisão e tolerância a falhas. Os estudos dos comportamentos sociais na natureza têm permitido desenvolver algoritmos bio-inspirados úteis na área da robótica de enxame. Seguindo instruções simples e repetitivas, grupos de robôs, fisicamente limitados, conseguem solucionar problemas complexos. Quando existem duas ou mais tarefas a serem realizadas e o conjunto de robôs é heterogêneo, é possível agrupá-los de acordo com as funcionalidades neles disponíveis. No caso em que o conjunto de robôs é homogêneo, o agrupamento pode ser realizado considerando a posição relativa do robô em relação a uma tarefa ou acrescentando alguma característica distintiva. Nesta dissertação, é proposta uma técnica de clusterização espacial baseada simplesmente na comunicação local de robôs. Por meio de troca de mensagens entre os robôs vizinhos, esta técnica permite formar grupos de robôs espacialmente próximos sem precisar movimentar os robôs. Baseando-se nos métodos de clusterização de fichas, a técnica proposta emprega a noção de fichas virtuais, que são chamadas de cargas, sendo que uma carga pode ser estática ou dinâmica. Se uma carga é estática permite determinar a classe à qual um robô pertence. Dependendo da quantidade e do peso das cargas disponíveis no sistema, os robôs intercambiam informações até alcançar uma disposição homogênea de cargas. Quando as cargas se tornam estacionárias, é calculada uma densidade que permite guiar aquelas que estão ainda em movimento. Durante as experiências, foi observado visualmente que as cargas com maior peso acabam se agrupando primeiro enquanto aquelas com menor peso continuam se deslocando no enxame, até que estas cargas formem faixas de densidades diferenciadas para cada classe, alcançando assim o objetivo final que é a clusterização dos robôs.

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Com o avanço no desenvolvimento e utilização de veículos e robôs autoequilibrantes, faz-se necessário a investigação de controladores capazes de atender os diversos desafios relacionados à utilização desses sistemas. Neste trabalho foi estudado o controle de equilíbrio e posição de um robô auto-equilibrante de duas rodas. O interesse particular nesta aplicação vem da sua estrutura e da riqueza de sua dinâmica física. Por ser um problema complexo e não trivial há grande interesse em avaliar os controladores inteligentes. A primeira parte da dissertação aborda o desenvolvimento de um controle clássico do tipo PID, para em seguida ser comparado com a implementação de dois tipos de controladores inteligentes: On-line Neuro Fuzzy Control (ONFC) e Proportional-Integral-Derivative Neural-Network (PIDNN). Também é apresentada a implementação dos controladores em uma plataforma de hardware, utilizando o kit LEGO Mindstorm, e numa plataforma de simulação utilizando o MATLAB-Simulink. Em seguida, dois estudos de casos são desenvolvidos visando comparar o desempenho dos controladores. O primeiro caso avalia o controle de equilíbrio e posição do robô auto-equilibrante de duas rodas sobre um terreno plano tendo como interesse observar o desempenho intrínseco do sistema sob ausência de fatores externos. O segundo caso estuda o controle de equilíbrio e posição do robô em terrenos irregulares visando investigar a resposta do sistema sob influência de condições adversas em seu ambiente. Finalmente, o desempenho de cada um dos controladores desenvolvidos é discutido, verificando-se resultados competitivos no controle do robô auto-equilibrante de duas rodas.

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Diversas das possíveis aplicações da robótica de enxame demandam que cada robô seja capaz de estimar a sua posição. A informação de localização dos robôs é necessária, por exemplo, para que cada elemento do enxame possa se posicionar dentro de uma formatura de robôs pré-definida. Da mesma forma, quando os robôs atuam como sensores móveis, a informação de posição é necessária para que seja possível identificar o local dos eventos medidos. Em virtude do tamanho, custo e energia dos dispositivos, bem como limitações impostas pelo ambiente de operação, a solução mais evidente, i.e. utilizar um Sistema de Posicionamento Global (GPS), torna-se muitas vezes inviável. O método proposto neste trabalho permite que as posições absolutas de um conjunto de nós desconhecidos sejam estimadas, com base nas coordenadas de um conjunto de nós de referência e nas medidas de distância tomadas entre os nós da rede. A solução é obtida por meio de uma estratégia de processamento distribuído, onde cada nó desconhecido estima sua própria posição e ajuda os seus vizinhos a calcular as suas respectivas coordenadas. A solução conta com um novo método denominado Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), ora proposto com o objetivo de melhorar a qualidade da posição inicial dos nós desconhecidos em caso de falhas durante o reconhecimento dos nós de referência. O refinamento das posições é feito com base nos algoritmos de busca por retrocesso (BSA) e de otimização por enxame de partículas (PSO), cujos desempenhos são comparados. Para compor a função objetivo, é introduzido um novo método para o cálculo do fator de confiança dos nós da rede, o Fator de Confiança pela Área Min-Max (MMA-CF), o qual é comparado com o Fator de Confiança por Saltos às Referências (HTA-CF), previamente existente. Com base no método de localização proposto, foram desenvolvidos quatro algoritmos, os quais são avaliados por meio de simulações realizadas no MATLABr e experimentos conduzidos em enxames de robôs do tipo Kilobot. O desempenho dos algoritmos é avaliado em problemas com diferentes topologias, quantidades de nós e proporção de nós de referência. O desempenho dos algoritmos é também comparado com o de outros algoritmos de localização, tendo apresentado resultados 40% a 51% melhores. Os resultados das simulações e dos experimentos demonstram a eficácia do método proposto.