Estudio y puesta en marcha de prototipo de cuello blando de robot humanoide

El presente Trabajo Fin de Grado tiene como propósito la puesta en marcha de un prototipo de cuello blando para el proyecto HUMASoft de la Universidad Carlos III de Madrid. Para el desarrollo de dicho cuello, ha sido necesaria la realizacióon de tareas de diseño, montaje y puesta en marcha del prototipo. La peculiaridad de este proyecto es el uso de la robótica blanda en un robot capaz de soportar cargas relativamente altas, logrando una cinemática de dos grados de libertad que incorpora como elemento mecánico un resorte. Una tarea de gran relevancia en el proyecto es el montaje de la plataforma del cuello a partir de piezas impresas con impresora 3D. A lo largo del proyecto, varios diseños y modificaciones fueron propuestos atendiendo a las necesidades que se encontraron. Finalmente se obtuvo una plataforma desmontable capaz de albergar diversas variaciones, tales como la posibilidad de cambiar el cuello blando por otros eslabones de diversos materiales. Para dirigir el prototipo, se han desarrollado unas librerías de comunicación entre el ordenador y los drivers que gobiernan el sistema. Estas librerías han sido escritas en C++ y fueron clave para la realización de la aplicación de usuario donde se implementa la cinemática inversa del sistema. La fase final fue la puesta en marcha global del prototipo. Es decir, la plataforma con su configuración final es conexionada con los drivers, y estos con el ordenador. Posteriormente, se hace uso de las ecuaciones de cinemática inversa y las librerías de comunicación para, dados unos parámetros de inclinación y orientación del cuello, comandar a una posición determinada simultáneamente cada uno de los motores. El trabajo de investigación realizado a lo largo de estos meses propiciaría un desarrollo más profundo del prototipo, ya sea con modificaciones y mejoras en su diseño, como con el análisis de lazos de control para mejorar el rendimiento y el funcionamiento del cuello robótico.The purpose of this Final Bachelor Thesis is to perform the start-up of a soft neck prototype for the HUMASoft project of the Universidad Carlos III de Madrid. For the development of the aforesaid neck, it has been necessary to carry out tasks of design, assembly and start-up of the prototype. The peculiarity of this project is the use of soft robotics in a robot capable of supporting relatively high loads, achieving a kinematics of two degrees of freedom using a spring as mechanical element. A task of great relevance in the project is the assembly of the neck's platform from printed pieces with 3D printer. Throughout the project, several designs and modifications were proposed according to the needs that were found. Finally, a removable platform was obtained, capable of admitting multiple variations, such as the possibility of changing the soft neck by other links made from various materials. To run the prototype, a communication library has been developed to perform the communication between the computer and the drivers that govern the system. These libraries have been written in C ++ and were key for the realization of the user's program where the inverse kinematics of the system is implemented. The final phase was the global start-up of the prototype. That is to say, the platform with its final configuration is connected to the drivers, and these to the computer. Subsequently, the inverse kinematics and the communication libraries are used to, given certain inclination and orientation parameters, command each of the three motors simultaneously to a determined position. The research work carried out over these months will lead to a deeper development of the prototype with modifications and improvements in its design, as well as the analysis of control loops to improve the performance and functioning of the robotic neck.Ingeniería en Tecnologías Industriales (Plan 2010

Aplicación de Machine Learning para la previsión de las curvas de contagios de COVID-19 en Europa

The COVID-19 epidemic is one of the great challenges of the 21st century, from a sanitary, social, and economic perspective. Making accurate predictions on the COVID-19 evolution allows us to anticipate what actions are necessary in the long term. This work presents a new procedure in which curves of past epidemics will be used as the basis for predicting COVID-19 infections in 5 European countries, through data processing and machine learning techniques. Finally, long-term results have been obtained for the 5 countries, with an error similar to that obtained in previous studies, and estimating the absolute value and the shape of the end of the COVID-19 cases curve for each country. The work is complemented with the development of a visualization panel so that the analysis of the results is simple and clear.La epidemia de COVID-19 es uno de los grandes retos del siglo XXI, desde un punto de vista sanitario, social y económico. Poder realizar predicciones acertadas sobre su evolución nos permite anticipar qué acciones son necesarias a largo plazo. Este trabajo presenta un nuevo procedimiento en el que se utilizarán curvas de epidemias pasadas como base para la predicción de los contagios de COVID-19 en 5 países europeos, mediante el procesamiento de los datos y técnicas de machine learning. Se ha logrado obtener resultados a largo plazo para los 5 países, con un error similar al obtenido en estudios anteriores, y permitiendo estimar el valor absoluto y la forma del final de la curva de contagios de COVID-19 para cada caso. Se complementa el trabajo con el desarrollo de un panel de visualización para que el análisis de los resultados sea claro y sencillo