Control descentralizado para la resolución de conflictos en la navegación con múltiples robots móviles

[ES] El Instituto de Automática e Informática Industrial (ai2) de la Universitat Politècnica de València (UPV) se encuentra desarrollando el proyecto europeo Safe, Efficient and Integrated Indoor Robotic Fleet for Logistic Applications in Healthcare and Commercial Spaces, denominado ENDORSE. El proyecto ENDORSE aspira a la introducción de robots móviles colaborativos en entornos de interior sanitarios a fin de ayudar los profesionales del sector en la elaboración de las tareas más repetitivas como, por ejemplo, en la medición básica de constantes vitales o el transporte de alimentos, medicinas u otros objetos de unas zonas a otras. Por otro lado, dicho proyecto se ocupa de varias áreas de investigación diferenciadas en las que participan diversas universidades y empresas europeas, entre ellas la UPV y la empresa valenciana Robotnik. El instituto ai2 se encarga, entre otras actividades, de resolver la tarea de Human-aware path planning algorithms, en la que se plantea la necesidad de implementar algoritmos que mejoren el sistema de navegación controlado por la aplicación central para el control de la flota robótica móvil a fin de evitar colisiones de los robots móviles con obstáculos y personas, así como que detecten y resuelvan bloqueos eventuales. Este Trabajo Final de Máster (TFM) trata de abordar la tarea gestionada por el instituto ai2 a partir del desarrollo de un algoritmo para la resolución de los problemas en la navegación entre múltiples robots mediante un control descentralizado que permita a los robots comunicarse entre sí. Los robots móviles colaborativos con los que se trabaja en el proyecto son los RB-1 Base de la empresa Robotnik y, para el desarrollo del control descentralizado, se utilizará ROS (Robot Operating System); el lenguaje de programación Python se emplea para obtener las lecturas de los diversos sensores que contienen los RB-1 Base, interpretar dichos datos y establecer las comunicaciones necesarias con la finalidad de conocer la localización de los robots y resolver los conflictos ocasionados durante la navegación.[EN] The Institute of Automática e Informática Industrial (ai2) of the Universitat Politècnica de València (UPV), is developing the European project Safe, Efficient and Integrated Indoor Robotic Fleet for Logistic Applications in Healthcare and Commercial Spaces, called ENDORSE Project. The ENDORSE project aims to introduce collaborative mobile robots in indoor healthcare environments. The purpose of the robots is to assist healthcare professionals in performing the most repetitive tasks, such as the basic measurement of vital signs or the transport of food, medicines or other objects from one area to another. On the other hand, this project deals with several differentiated research areas in which several European universities and companies are involved, including the UPV and the Valencian company Robotnik. The ai2 Institute is in charge, among other activities, of solving the task of Human-aware path planning algorithms. To solve this task, it is necessary to implement algorithms that improve the navigation system controlled by the central application for the control of the mobile robotic fleet. The goal is to avoid collisions of the mobile robots with obstacles and people, as well as to detect and resolve eventual deadlocks. This Masters dissertation tries to address the task managed by the ai2 Institute by developing an algorithm in order to solve problems in navigation system among multiple mobile robots through a decentralized control that allows the robots to communicate with each other. The collaborative mobile robots working on the project are RB-1 Base of the Robotnik company. Furthermore, for the development of decentralized control will be used ROS (Robot Operating System). The Python programming language is used to obtain the readings of the different sensors that contain RB-1 Base as well as to interpret these data and to establish the necessary communications for knowing the location of the robots and to solve the conflicts caused during the navigation.[CA] El Instituto de Automática e Informática Industrial (ai2) de la Universitat Politècnica de València (UPV) es troba desenvolupant el projecte europeu Safe, Efficient and Integrated Indoor Robotic Fleet for Logistic Applications in Healthcare and Commercial Spaces, denominat ENDORSE. El projecte ENDORSE aspira a la introducció de robots mòbils col·laboratius en entorns d’interior sanitaris per tal d’ajudar als professionals del sector en l’elaboració de les tasques més repetitives com, per exemple, en el mesurament bàsic de constants vitals o el transport d’aliments, medicines o altres objectes d’unes zones a unes altres. D’altra banda, aquest projecte s’ocupa de diverses àrees d’investigació diferenciades en les quals participen vàries universitats i empreses europees, entre elles la UPV i l’empresa valenciana Robotnik. L’institut ai2 s’encarrega, entre altres activitats, de resoldre la tasca de Human-aware path planning algorithms, en la qual es planteja la necessitat d’implementar algoritmes que milloren el sistema de navegació controlat per l’aplicació central per al control de la flota robòtica mòbil a fi d’evitar col·lisions dels robots mòbils amb obstacles i persones, així com que detecten i resolen bloquejos eventuals. Aquest Treball Final de Màster (TFM) tracta d’abordar la tasca gestionada per l’institut ai2 a partir del desenvolupament d’un algoritme per a la resolució dels problemes en la navegació entre múltiples robots mitjançant un control descentralitzat que permeta als robots comunicar-se entre ells. Els robots mòbils col·laboratius amb els quals es treballa en el projecte són els RB-1 Base de l’empresa Robotnik i, per al desenvolupament del control descentralitzat, s’utilitzarà ROS (Robot Operating System); el llenguatge de programació Python s’empra per obtenir les lectures dels diversos sensors que contenen els RB-1 Base, interpretar aquestes dades i establir les comunicacions necessàries amb la finalitat de conèixer la localització dels robots i resoldre els conflictes ocasionats durant la navegació.Moreno Olivares, S. (2020). Control descentralizado para la resolución de conflictos en la navegación con múltiples robots móviles. http://hdl.handle.net/10251/150161TFG

Multiscale experimentation & modeling of fatigue crack development in aluminium alloy 2024.

The objective of this research project is to be able to understand the role of various microstructural features on Fatigue Crack Initiation (FCI) of metallic alloys. By employing a novel experimental set-up, mechanical testing was performed in situ within an SEM chamber, and the deformation of the individual grains was observed real time. A physically-based Crystal Plasticity (CP) model was then developed that accurately predicts the macro and micro mechanical behaviour for Al2024 T3. An experimentally informed FCI criterion was developed that accounts for the effect of local slip bands and the applied local strains. While ‘precious’ insights were given on the small crack growth regime observing the occurring microscale phenomena. FCI is a multiscale process and thus evaluating the microscale does not cover fully the understanding of local deformation and damage. Thus a multiscale DIC process was employed to better understand the macro and mesoscale as well. 3D Digital Image Correlation (DIC) was employed and the strain distributions (at the sample scale) were obtained for various loading conditions. High magnification camera based 2D DIC was then used and the strain measurements were also extracted at clusters of grains. Useful observations were given for the different strain components (εxx, εyy, εxy). Finally the total fatigue lifetime of the component was compared to the modeled FCI for various loading conditions