INTRODUCCIÓN A LA ROBÓTICA Y A LAS REDES NEURONALES CON LOS VEHÍCULOS DE BRAITENBERG (INTRODUCTION TO ROBOTICS AND NEURAL NETWORKS WITH BRAITENBERG VEHICLES)

La enseñanza de la robótica y las redes neuronales artificiales puede despertar, apoyar y motivar el desarrollo de las habilidades en las disciplinas STEAM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería, Arte, Matemáticas) en los niños, jóvenes y no tan jóvenes. El aprovechamiento de simulaciones, artefactos electrónicos o robots físicos pueden soportar de manera muy benéfica y demostrativa estas disciplinas. La finalidad principal de este artículo es proponer el uso de los vehículos de Braitenberg como una herramienta didáctica apropiada para exponer de manera introductoria y ágil los principios tanto de la robótica reactiva como de las redes neuronales artificiales. En este trabajo se plantea el uso de los lenguajes de programación Scratch (para educación básica y media) y Netlogo (para educación media superior y superior) para enseñar estos principios simulando los comportamientos de los vehículos. También se describe la implementación de los comportamientos en el robot físico UAMIBOT utilizando el lenguaje C. Se comentan los beneficios de estas herramientas didácticas en la enseñanza.The teaching of robotics and artificial neural networks can awaken, support and motivate the development of skills in the disciplines STEAM (Science, Technology, Engineering, Art and Mathematics) in children, young and not so young. The use of simulations, electronic devices or physical robots can support these disciplines in a very beneficial and demonstrative way. The main purpose of this article is to propose the use of Braitenberg vehicles as an appropriate didactic tool to expose in an introductory and agile way the principles of both reactive robotics and artificial neural networks. In this paper, the use of programming languages Scratch (for elementary and junior high school) and Netlogo (for high school and university education) is proposed to teach these principles simulating the behavior of the vehicles. The implementation of the behaviors in the UAMIBOT physical robot using the C language is also described. The benefits of these didactic tools in teaching are discussed

Implementation of animal behavior through Braitenberg vehicles

Implementar las cuatro F’s de la biología (comer, pelear, aparear y huir) determinadas como los comportamientos básicos animales para la supervivencia a los vehículos de Braitenberg que hacen referencia a la demostración de sentimientos en robots (amor, miedo, enojo y timidez) por medio de percepción y acción son la base del proyecto el cual se hizo de manera simulada con los softwares LeoCad, CoppeliaSim, Matlab y su implementación física con Lego Mindstorms NXT a través de un robot diferencial constituido por dos sensores de luz encargados de identificar los comportamientos de las cuatro F’s por medio de un color predeterminado: Rojo-comer, azul-huir, amarillo-pelear y verde-aparear, un sensor ultrasónico encargado de parametrizar el campo de movimiento del robot y dos actuadores destinados a simular los comportamientos. El diseño del hábitat del robot se hizo mediante dos bloques de color diferente para que el robot, de acuerdo a una jerarquización de prioridades, el robot debe escoger un solo comportamiento.Implement the four F's of biology (feeding, fighting, fleeing, fertilice) determined as the basic animal behaviors for survival to Braitenberg vehicles, which refer to the demonstration of feelings in robots (love, fear, anger and shyness) Through perception and action are the basis of the project its construction was done in a simulated way with the software LeoCad, CoppeliaSim, Matlab and its physical implementation with Lego Mindstorms NXT through a differential robot constituted by two light sensors in charge of identifying the behaviors of the four F's by means of a predetermined color: Red- feeding, blue- fleeing, yellow- fighting and green- fertilice, an ultrasonic sensor in charge of parameterizing the robot's field of movement and two actuators destined to simulate the behaviors. The design of the robot's habitat was done using two different color blocks so that the robot, according to a hierarchy of priorities, chose a single behavio

Propuesta de arquitectura distribuida de control inteligente basada en políticas de calidad de servicio

La tesis se enmarca en el estudio de las arquitecturas inteligentes de control distribuido y de los sistemas de comunicaciones empleados, más concretamente el trabajo se centra en la optimización del sistema de control por medio de la evaluación del rendimiento en el middleware a través de los parámetros de calidad de servicio y de la optimización del control empleando políticas de calidad de servicio. El principal objetivo de este trabajo ha sido estudiar, diseñar, desarrollar y evaluar una arquitectura de control distribuido, basándose en el estándar de comunicaciones Data-Distribution Service for Real-Time Systems (DDS) propuesto por la organización Object Management Group (OMG). Como aportación principal de la tesis se propone el diseño de una arquitectura distribuida de control inteligente que de soporte a la QoS, tanto en la medición por medio de los parámetros, como en la gestión por medio de las políticas de QoS. Las políticas deben permitir la variación de las características de la comunicación en función de los requisitos de control, expresados estos últimos por medio de los parámetros de QoC. A la arquitectura desarrollada se le ha llamado FSACtrl. Para determinar los requisitos de la arquitectura FSACtrl, se han estudiado las revisiones de los autores más relevantes acerca de las características más destacadas de las arquitecturas distribuidas de sistemas de control. A partir de estas características se han diseñado los elementos de la arquitectura FSACtrl. Los elementos que dan soporte a las comunicaciones se han basado en los del estándar DDS de la OMG, mientras que los elementos de control se han basado en el estándar Sensor Web Enablement (SWE) del Open Geospatial Consortium (OGC). Para la validación de la arquitectura se ha implementado un entorno de diseño y simulación del control.Poza Luján, JL. (2012). Propuesta de arquitectura distribuida de control inteligente basada en políticas de calidad de servicio [Tesis doctoral]. Editorial Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/14674Palanci

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

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

Análisis del comportamiento de robots móviles autónomos en base redes neuronales artificiales: Un enfoque desde el paradigma reactivo

La navegación robótica es aplicable a múltiplesdisciplinas y entornos industriales; y en estesentido, la aplicación de la Inteligencia Artificialcon tecnologías inteligentes como redes neuronales,algoritmos genéticos y aprendizaje automático entreotras cobra un gran protagonismo dentro del campode la Robótica Cognitiva para su desarrollo. Lacapacidad de reacción que posee un robot cuandose encuentra ante situaciones inesperadas, constituyeuna de sus principales cualidades para desenvolverseeficazmente en el entorno donde este deba operar,lo cual indica el grado de autonomía que este posee.Las consideraciones expuestas, constituyen laprincipal fuente de motivación que conduce aeste grupo de investigación a realizar una serie dedesarrollos tendientes a mejorar el rendimiento delos robots navegadores en entornos estructuradoscon obstáculos definidos. En esta línea, en elpresente artículo se pretende comunicar los primerosdesarrollos realizados y cuyo principal aporte sefocaliza en evaluar el desempeño del paradigmareactivo bajo la aplicación de la tecnología de lasredes neuronales con aprendizaje supervisado.En este sentido, la tecnología utilizada para llevarcabo los diferentes experimentos, permitenobtener conclusiones respecto de las formas másrecomendables en cuanto a su implementación entérminos de la conducta deseada del robot en suactividad de navegación. La metodología utilizadaimplementa un entorno de simulación que permiteentrenar distintas trayectorias del robot navegador yevaluar el rendimiento de este en fase de operación.Se exponen y se analizan los principales resultadosde los experimentos realizados señalando laimportancia de las características de las trayectorias deentrenamiento utilizadas y del entorno de operacióndel robot. Asimismo, las conclusiones obtenidasdestacan las principales bondades y limitaciones delparadigma aplicado, así como también las futuraslíneas de investigación que continúa desarrollandoeste grupo con idea de comunicarlas y ponerlas aconsideración en vuestro congreso

Plataforma para la monitorización y análisis de experimentos sensomotores mínimos con EEG

En los ámbitos de simulación computacional y modelado cognitivo se está produciendo un creciente desplazamiento desde una perspectiva en la que se considera que las capacidades mentales se almacenan, procesan, ejecutan y desarrollan exclusivamente en el cerebro (la aproximación de la metáfora del ordenador) hacia una perspectiva en la que el enfoque recae sobre la interacción dinámica agente-entorno, centrando la atención sobre la fluidez del acoplamiento al mundo y la corporización de la acción como fundamentos de las capacidades cognitivas. A esta corriente se le denomina perspectiva sensomotora de la cognición y entiende que los procesos de reconocimiento y comprensión de nuestro entorno deben ser estudiados mediante modelos formales y experimentales que recojan la estructura dinámica del acoplamiento de un agente con su mundo a través de bucles de retroalimentación sensomotores (O’Regan & Noë 2001). El enfoque sensomotor ha comenzado a desarrollarse en los últimos años desde diferentes disciplinas (a nivel neurocientífico y psicológico), pero no con la misma intensidad a nivel formal y computacional dentro del área de los sistemas inteligentes, donde se necesitan modelos mínimos que reduzcan la complejidad y la dimensionalidad de los sistemas de estudio, para facilitar su análisis y modelización. En este proyecto se ha desarrollado un entorno de experimentación que permite hacer análisis de capacidades sensomotoras simplificadas. Se trata de una plataforma virtual de interacción mínima en la que participan humanos y agentes software, en entornos de muy baja dimensionalidad, donde las interacciones sensomotoras entre sujetos y ambiente pueden registrarse con gran precisión, facilitando el estudio de las dinámicas de interacción. El entorno virtual está diseñado para registrar, en los experimentos planteados, pautas sensomotoras y registros de la actividad cerebral de los sujetos mediante EEG (Electroencefalograma)

Revisión de las arquitecturas de control distribuido

El documento se organiza de la siguiente forma. En el capítulo 2 se definen las arquitecturas de control y se contextualizan las arquitecturas revisadas. En el capítulo 3 se revisan las arquitecturas domóticas, inicialmente se repasan las características de los sistemas domóticos, para a continuación revisar ocho arquitecturas. En el capítulo 4 se sigue un esquema similar al capítulo anterior pero con las arquitecturas de navegación de robots. Finalmente se exponen algunas conclusiones acerca de las arquitecturas expuestas, así como la propuesta de características de optimización de arquitecturas y posibles líneas de investigación en el campo de las arquitecturas de control.Una de las claves en el control de sistemas es la arquitectura escogida para implementar dicho control. La elección de la arquitectura o el diseño de la misma determinarán, en gran medida el rendimiento que el control proporcionará al usuario. Existe una gran cantidad de arquitecturas de control en todos los ámbitos que éste cubre. Por ello parece conveniente realizar una revisión y exposición de las mismas, ya que de ésta manera se dispondrá de información suficiente para poder diseñar una arquitectura con las características más adecuadas a las funciones requeridas. En el presente documento se realiza una revisión exhaustiva de diferentes arquitecturas en dos de los ámbitos del control: la domótica y la navegación de robots. Estos dos ámbitos, que a primera vista parecen lejanos están, en parte, relacionados ya que cubren todos los ámbitos de las necesidades de control temporal, desde los bajos requerimientos de la domótica hasta las necesidades de tiempo real estricto de la navegación reactiva de robots. En el documento se hace especial hincapié en las características que las arquitecturas de control deben tener, ya que seleccionar correctamente las características de los requerimientos del sistema a controlar permitirá seleccionar o diseñar correctamente la arquitectura de un sistema.Posadas Yagüe, JL.; Poza Luján, JL. (2009). Revisión de las arquitecturas de control distribuido. http://hdl.handle.net/10251/640

ARQUITECTURA DE CONTROL CONDUCTUAL PARA AGENTES INTELIGENTES (ARCHITECTURE OF BEHAVIORAL CONTROL FOR INTELLIGENT AGENTS)

En este trabajo se simula, por medio del lenguaje de programación NetLogo, el comportamiento adaptativo de un agente inteligente ante su medio ambiente. El comportamiento está regido por una arquitectura de control conductual de inspiración biológica que se implementa a partir de máquinas de estado. Con este tipo de arquitectura, se aborda la problemática de que el agente elija la respuesta conductual más apropiada en función de las circunstancias de su entorno y de la estimulación recibida. Se reporta y compara el funcionamiento del agente a partir de dos experimentos que utilizan 5 escenarios y 4 controladores. Las simulaciones de este comportamiento inteligente se pueden implementar en robots móviles autónomos, en agentes asistentes o tutores, o en aquellos agentes que buscan y recuperan información en bases de datos o en Internet (softbots).This work simulates, through the NetLogo programming language, the adaptive behavior of an intelligent agent in its environment. The behavior is governed by a behavioral control architecture of biological inspiration that is implemented from state machines. With this type of architecture, the problem addressed is that the agent chooses the most appropriate behavioral response depending on the circumstances of its environment and the stimulation received. The performance of the agent is reported and compared from two experiments using 5 scenarios and 4 controllers. The simulations of this intelligent behavior can be implemented in autonomous mobile robots, assistant agents or tutors, or in those agents that search and retrieve information in databases or the Internet (softbots)