Experimental design of autonomous vehicle using neural networks

Este artículo está relacionado con el diseño experimental e implementación de un vehículo autónomo para el transporte de mercancías o materias primas en el interior de una industria o comercio. El proyecto fue desarrollado y coordinado por la Escuela de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de ITCA-FEPADE. Este vehículo es accionado a través de un conjunto de sensores, tales como infrarrojos, ultrasónicos y sensor LIDAR; el vehículo es capaz de detectar su entorno, y basados en ellos, alcanzar su destino mediante decisiones de un Raspberry, que, ejecutando un programa basado en red neuronal da las instrucciones a un microcontrolador Arduino, el cual impulsa los motores eléctricos utilizando una etapa de potencia basada en transistores MOSFETs. La red neuronal es un tipo de control adaptativo, que viene a sustituir a los controladores tradicionales; al igual que el ser humano, la red neuronal debe ser entrenada para un funcionamiento óptimo utilizando inteligencia artificial, tal como el método de retropropagación, en la cual la red neuronal aprende de manera supervisada, en base a patrones de entrada y salidas conocidas. El vehículo es capaz de transportar un peso de hasta 30 Kg y las tareas de carga y descarga serán realizadas por un operador humano. Debido a los componentes electrónicos a bordo del vehículo, se recomienda su operación en ambientes secos y una superficie plana. El nivel de autonomía del vehículo, se refiere a transportar la carga de un punto a otro sin acción humana directa durante su desplazamiento. Entre los campos de aplicación, se puede considerar el área logística e industrial, para el transporte de materia prima, herramientas, componentes electrónicos, telas y alimentos enlatados, entre otros

Diseño de prototipo de vehículo autónomo utilizando redes neuronales : aplicación para el transporte de materiales

Este proyecto consiste en el diseño experimental e implementación de un vehículo autónomo que transporte mercancías o materias primas en el interior de una industria, oficinas o comercio. Mediante un conjunto de sensores, será capaz de detectar los objetos en su entorno y basados en ellos, la red neuronal decide la mejor ruta a seguir para alcanzar su destino. El objetivo de este proyecto es incursionar en tecnologías innovadoras de inteligencia artificial y redes neuronales, controladas por sensores ultrasónicos, infrarrojos y LIDAR, aplicado a un diseño experimental de prototipo de vehículo guiado de forma autónoma AGV

Desarrollo de un algoritmo de trayectoria para un robot seguidor de línea destreza de competencia mediante visión e inteligencia artificial

Con el avance tecnológico y la fácil adquisición de nuevos elementos favorables a las técnicas de visión artificial, además de sus aplicaciones mediante el uso de inteligencia artificial sumado ante el escaso desarrollo de prototipos robóticos móviles que a partir de dicha tecnología en las competencias nacionales de robótica, nace una oportunidad de emplear, ensayar e implementar algoritmos inteligentes que permitan el control en la trayectoria de un prototipo robot móvil seguidor de línea destreza mediante tecnologías de vanguardia. El presente trabajo se ha dirigido hacia el desarrollo de un robot móvil seguidor de línea destreza con arquitectura diferencial fabricado con tecnología SLA en conjunto con una red neuronal con visión artificial, basándose en estudios de software libre para esta aplicación, en función del reglamento de competencia y características técnicas del prototipo; se determinó que la tarjeta OpenMV Cam H7 con núcleo ARM Cortex A8 Sitara AM335x es idónea la cual alberga la red neuronal para controlar la trayectoria del prototipo robot móvil implementados para el desarrollo del trabajo de investigación. A través de la creación del prototipo en conjunto con redes neuronales para el control de la trayectoria mediante visión artificial, se obtuvo como resultado una efectividad del 100 % en la aplicación de una red neuronal con 12 neuronas en la capa oculta en un escenario controlado con alto grado de dificultad.Throughout time, artificial vision technology has developed rapidly, promoting various applications. However, in our country, the development of dexterity line follower robot prototypes based on artificial vision is scarce during national competitions. This has created the opportunity to employ, test, and implement intelligent algorithms that allow the control in the trajectory of a prototype robot follower of the dexterity line using cutting-edge technology. This work of research and experimentation is directed towards the development of a dexterity line follower mobile robot with differential architecture manufactured with SLA technology in conjunction with a neural network with artificial vision, based on different studies of free software for this application, considering the different characteristics and regulations of the prototype in a determined category. It was determined that the OpenMV CamH7 card with an ARM Cortex A8 Sitara AM335X core was suitable to allocate the intelligent algorithms such as neural networks to control the trajectory of the prototype robot for the development of the case study. Through the creation of the prototype in conjunction with neural networks to control the trajectory through artificial vision, as a result, 100% effectiveness was obtained in the application of a neural network with 12 neurons in the hidden layer in a controlled scenario with a high degree of difficulty

Comparación de estrategias de navegación colaborativa para robótica móvil

En el presente trabajo se comparan dos estrategias de navegación colaborativas, enmarcadas en el contexto de grupos de múltiples robots móviles, aplicados a la búsqueda de rutas óptimas entre un punto de partida y un punto de destino cuya ubicación es desconocida. Se describen las tendencias de la robótica móvil colaborativa y los enfoques de Inteligencia Artificial aplicados, haciendo énfasis en los sistemas de múltiples agentes y las metaheurísticas comúnmente usadas en este ámbito. Posteriormente se hace un análisis de las arquitecturas y se propone una arquitectura inspirada en un sistema nervioso biológico. Finalmente se hace un estudio estadístico que contrasta una estrategia tipo enjambre con una estrategia tipo multiagente, a partir de simulaciones de sistemas multi-robot, con el fin de determinar cuál de estas presenta mejor desempeño para ejecución de tareas colectivas, en ambientes simulados aplicadas a sistemas multi-robots.In the present work, two collaborative navigation strategies are compared, framed in the context of groups of multiple mobile robots, applied to the search for optimal routes between a starting point and a destination point whose location is unknown. The trends in collaborative mobile robotics and applied Artificial Intelligence approaches are described, with an emphasis on multi-agent systems and metaheuristics commonly used in this area. Subsequently, an analysis of the architectures is made and an architecture inspired by a biological nervous system is proposed. Finally, a statistical study is carried out that contrasts a swarm-type strategy with a multi-agent type strategy, based on simulations of multi-robot systems, in order to determine which of these presents better performance for the execution of collective tasks, in simulated environments applied to multi-robot systems

Fundamentos y aplicaciones de la robotica en Nicaragua

La principal razón de realizar este trabajo investigativo – explorativo es ofrecer un panorama sobre el estado actual de la Robótica, de forma asequible para la mayor parte de las personas interesadas, entre las que se incluyen estudiantes de Ingeniería y Licenciatura en Computación, Técnicos en la rama de la Informática, así como un amplio sector de la formación profesional y porqué no decirlo, público en general, que sin duda reconocerán la importancia del conocimiento sobre esta impresionante ciencia, pues a través de técnicas investigativas hemos encontrado con mucho asombro el desconocimiento casi total de la misma en los sectores antes mencionados. Para lograr esta meta hemos realizado una amplia investigación destinada a proporcionar un estudio que abarca los fundamentos de la robótica, sí como, campos de aplicación de la misma, ya que en algunos países del mundo ha llegado a ser una de las áreas de la automatización más importantes, tanto para las áreas científicas, como para el avance tecnológico, el que futuramente exigirá de nuestras universidades capacitación y formación en esta rama para conocer del excelente potencial de esta tecnología. La esperanza es que este trabajo pueda servir de ayuda a los destinatarios antes citados proveyéndoles de un material de texto que les introduzca en el conocimiento de la misma y no se limite el aprendizaje de una ciencia en vertiginoso desarrollo como la Robótica

Modelación y control predictivo de un robot móvil con centro de masa desplazado.

En este trabajo se propuso la implementación de seguimiento de trayectorias en el plano (X,Y) de un robot móvil tipo uniciclo a través de la aplicación de la estrategia de Control Predictivo basado en Modelos (MPC), para lo cual fue necesario conocer previamente el modelo cinemático y dinámico considerando un centro de masa desplazado lateralmente del eje que une a las dos ruedas; parámetros que permitieron establecer y formular el esquema de control. Los algoritmos de control fueron implementados en el robot móvil tipo uniciclo AKASHA (no comercial), se consideraron velocidades de referencia como señales de control al sistema, como es común en robots comerciales. Además, el modelo tiene una estructura adecuada para el diseño de las leyes de control. Los resultados obtenidos a través de simulaciones y de forma experimental, mostraron que el robot móvil tipo uniciclo converge a la trayectoria deseada conforme a los algoritmos del Control Predictivo implementados, reduciendo los errores que se presentan debido a las restricciones y demás factores concurrentes en el movimiento del robot móvil hacia la trayectoria deseada. Como se verá en el presente proyecto no existe una única metodología específica en torno a la implementación de los controladores predictivos; sin embargo, se debe considerar que el modelo dinámico de un robot o planta obtenido previamente a la aplicación de un algoritmo MPC debe ser lo suficientemente preciso para que sea eficiente y represente el mismo comportamiento del sistema real; mientras más inexacto el modelo mayor será el error en el control.In this work, the implementation of trajectory tracking in the plane (x, y) of a unicycletype mobile robot was proposed through the application of the model-based predictive control strategy (MPC), for which it was necessary to know previously the kinematic and dynamic model considering a centre of mass displaced laterally of the axis that joins the two wheels; parameters that allowed to establish and formulate the control scheme. The control algorithms were implemented in the AKASHA single-cell mobile robot (noncommercial), reference speeds were considered as control signals to the system, as is common in commercial robots. In addition, the model has an adequate structure for the design of control laws. The results obtained through simulations and experimentally, showed that the single-unit mobile robot converges to the desired trajectory according to the Predictive Control algorithms implemented, reducing the errors that arise due to restrictions and other concurrent factors in the movement of the mobile robot towards the desired path. As it will be seen in the present project, there is no single methodology around the implementation of predictive controllers; however, it must be considered that the dynamic model of a robot or plant obtained previously to the application of an MPC algorithm must be sufficiently precise to be efficient and represent the same behaviour of the real system; The more inaccurate the model, the greater the error in control

Las redes neuronales aplicado en el aprendizaje de la robótica educativa

Construir un robot basado en la plataforma de hardware ESP32, aplicando redes neuronales artificiales como estrategia metodológica para la enseñanza, fomentando de esta manera en los estudiantes del décimo año de la Escuela de Educación Básica “Manuel Villavicencio” del periodo 2021-2022 habilidades de creatividad e innovación en el desarrollo de proyectos tecnológicos.Se presentan los resultados de la aplicación de redes neuronales artificiales como estrategia metodológica en el proceso enseñanza aprendizaje de la robótica en estudiantes del último nivel de educación básica. Para ello se llevó a cabo la construcción de un robot basado en la plataforma de hardware ESP32, teniendo como fundamento la teoría del procesamiento de la información de George A. Miller y aplicando un Chatbot basado en redes neuronales artificiales. El grupo de estudio fue conformado por estudiantes de décimo año de la Escuela de Educación Básica “Manuel Villavicencio”. Para la verificación de conocimientos, en los estudiantes, se aplicó un instrumento de evaluación tipo test conformado por 15 ítems de selección múltiple, realizados antes y después de aplicar redes neuronales mediante Chatbot. Con los datos obtenidos se hizo las pruebas estadísticas y la verificación de la prueba de hipótesis dando como resultado en el cálculo de potencia estadística un valor de 97,18% de rechazar la hipótesis nula ¿¿0, el tamaño del efecto con un valor de 1,4043 lo cual corresponde a un valor grande, los valores de la prueba t para muestras relacionadas con un valor de p-value < 0,01 a un 95% de confianza descartando la hipótesis nula ¿¿0 y aceptando la hipótesis alternativa ¿¿1, además de esto se obtiene un valor del coeficiente de alfa de Cronbach de 0,81 el cual se encuentra en la escala Aceptable – Elevado indicando que el instrumento de evaluación es confiable. Lo anterior permite concluir que la aplicación de esta herramienta ayuda en los estudiantes en el proceso enseñanza aprendizaje. Los resultados alcanzados dan respuesta a la pregunta de investigación, ya que; a partir de la aplicación de redes neuronales artificiales, como estrategia metodológica para la enseñanza, fomentaron habilidades de creatividad e innovación en el desarrollo de proyectos tecnológicos.Maestrí

Navegación de un robot móvil en entorno urbano basado en visión por computador y odometría

El proyecto se basa en la navegación de un robot en un entorno urbano. Se abordan parámetros como la localización del robot basada en odometría, la construcción de la ruta atendiendo los requerimientos del usuario y, sobre todo, replantear ducha ruta si, a través de la cámara del robot, se detectaran señales de tráfico que restringieran el movimiento quye el robot tenía planeado. Por lo tanto el robot basa su movimiento por el entorno urbano tanto en odometría como en visión por computador.<br /

Controladores inteligentes aplicados a robótica móvil

Los robots móviles son una de las tecnologías que más interés ha despertado en la industria por cuanto su posible aplicación a una gran diversidad de tareas de forma cooperante con el ser humano [1]. Conforme la tecnología se ha ido desarrollando ha crecido en importancia el concepto de “Autonomía”, el cual sobrepasa el concepto de sistema automático. La autonomía es un requerimiento adicional importante. Para definir la autonomía, podemos recurrir a las definiciones suministradas por el etólogo Smithers [18] que dice: "La idea central del concepto de autonomía se identifica en la etimología del término: autos (propio) y nomos (ley o regla). Se aplicó por primera vez en la antigua Grecia para referirse a aquellas ciudades o estados que se regían por leyes propias en lugar de vivir acorde al poder de un gobierno externo. Es útil contrastar el concepto de autonomía con el de sistema automático. Los sistemas automáticos se autorregulan pero ellos no establecen las leyes que sus reguladores intentan satisfacer. Estas leyes les son suministradas o están inmersas en su construcción. Los sistemas automáticos son capaces de conducirse a lo largo de un camino corrigiendo y compensando los efectos de las perturbaciones externas. Los sistemas autónomos son capaces de generar por ellos mismos las leyes y estrategias con las que regularan su comportamiento: se autogobiernan y se autorregulan. Determinan el camino a seguir y se conducen sobre él". Esta definición recoge la cuestión esencial, para ser autónomo primero hay que ser automático. Esto implica sentir el entorno y ejercer acciones sobre él de manera beneficiosa para el agente y las tareas que debe desarrollar. Pero la autonomía va más allá que el automatismo, porque se supone que la base de autorregulación se genera desde la propia capacidad del agente de componer y adaptar sus principios de comportamiento. Más aún, el proceso de construcción y adaptación es algo que tiene lugar mientras el agente opera en su entorno. Para conseguir esta propiedad el robot requiere una serie de capacidades que en gran medida se agrupan bajo el concepto de inteligencia.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI