Control Proporcional Derivativo para un Brazo Robótico Articulado.

En la actualidad el estudio e investigación de robots manipuladores ha crecido, no solo por su naturaleza altamente no lineal, sino también por sus crecientes aplicaciones en diferentes áreas. El estudio de la robótica se ha convertido en un tema vigente para su investigación y su experimentación. Como herramienta para su cálculo y control de robots manipuladores se utiliza el modelado dinámico, el cual tiene una gran aportación en el campo del diseño y simulación, también beneficia para obtener resultados experimentales sin necesidad de llevar a la construcción un prototipo. Por otra parte con el creciente número de aplicaciones que requieren mayor exactitud en sus movimientos, trayectorias y control, se necesita que sus movimientos sean más exactos. Por lo que en el presente trabajo se desarrolla una nueva metodología para la obtención del modelo dinámico del robot, el cual es validado en simulación y experimentación, esto no solo beneficia en el costo computacional, sino también en el control de los robots manipuladores. La experimentación llevada a cabo se realizó con el modelo dinámico obtenido con el control proporcional derivativo, con el cual se obtuvieron los resultados

Proactive Cross-Layer Framework Based on Classification Techniques for Handover Decision on WLAN Environments

Articulo científico que describe los resultados de la tesis doctoral PROTOCOLO CROSS-LAYER PROACTIVO BASADO EN TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA HANDOVER SIN FISURAS EN AMBIENTES MÓVILES WLAN.In recent years, modern technology has been increasing, and this has grown a derivate in big challenges related to the network and application infrastructures. New devices have been providing more high functionalities to users than ever before; however, these devices depend on a high functionality of network in order to ensure a correct functioning ability over applications. This is essential for mobile networking systems to evolve in order to meet the future requirements of capacity, coverage, and data rate. In addition, when a network problem happens, it could be converted into somethingmore disastrous and difficult to solve. A crucial point is the network physical change and the difficulties, such as loss continuity of services and the decision to select the future network to be connected. In this article, a new framework is proposed to forecast a future network to be connected through a mobile node in WLAN environments. The proposed framework considers a decision-making process based on five classifiers and the user’s position and acceleration data in order to anticipate the network change, reaching up to 96.75% accuracy in predicting the connection of this future network. In this way, an early change of network is obtained without packet and time loss during the network change.CONACY