Robotic Ironing with 3D Perception and Force/Torque Feedback in Household Environments

As robotic systems become more popular in household environments, the complexity of required tasks also increases. In this work we focus on a domestic chore deemed dull by a majority of the population, the task of ironing. The presented algorithm improves on the limited number of previous works by joining 3D perception with force/torque sensing, with emphasis on finding a practical solution with a feasible implementation in a domestic setting. Our algorithm obtains a point cloud representation of the working environment. From this point cloud, the garment is segmented and a custom Wrinkleness Local Descriptor (WiLD) is computed to determine the location of the present wrinkles. Using this descriptor, the most suitable ironing path is computed and, based on it, the manipulation algorithm performs the force-controlled ironing operation. Experiments have been performed with a humanoid robot platform, proving that our algorithm is able to detect successfully wrinkles present in garments and iteratively reduce the wrinkleness using an unmodified iron.Comment: Accepted and to be published on the 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2017) that will be held in Vancouver, Canada, September 24-28, 201

A generic controller for teleoperation on robotic manipulators using low-cost devices

[Abstract] A usual form of human-robot interaction is the ability of the former to remotely command the latter through any sort of auxiliary device; this interaction is referred to with the term “teleoperation”. Robots are common examples of systems that can be controlled remotely. Depending on the task at hand, said systems can grow in complexity and costs. Specifically, the peripherals devoted to controlling the robot could require costly engineering and even an ad hoc design. However, a range of low-cost, commercial devices and controllers, originally intended for other purposes, can also be a good fit for teleoperation tasks in robotics. This work explores a selected collection of popular devices of this kind, and proposes a unified framework to exploit their capabilities as remote controllers for a set of robotic platforms. Their suitability is proven both on real and simulated versions of these platforms through simple experiments that show how they could be further used in more complex scenarios.Ministerio de Ciencia e Innovación; PID2020-113508RB-I00Comunidad de Madrid; S2018/NMT-433

Deep robot sketching: an application of deep Q-learning networks for human-like sketching

© 2023 The Authors. Published by Elsevier B.V. This research has been financed by ALMA, ‘‘Human Centric Algebraic Machine Learning’’, H2020 RIA under EU grant agreement 952091; ROBOASSET, ‘‘Sistemas robóticos inteligentes de diagnóstico y rehabilitación de terapias de miembro superior’’, PID2020-113508RBI00, financed by AEI/10.13039/501100011033; ‘‘RoboCity2030-DIHCM, Madrid Robotics Digital Innovation Hub’’, S2018/NMT-4331, financed by ‘‘Programas de Actividades I+D en la Comunidad de Madrid’’; ‘‘iREHAB: AI-powered Robotic Personalized Rehabilitation’’, ISCIIIAES-2022/003041 financed by ISCIII and UE; and EU structural fundsThe current success of Reinforcement Learning algorithms for its performance in complex environments has inspired many recent theoretical approaches to cognitive science. Artistic environments are studied within the cognitive science community as rich, natural, multi-sensory, multi-cultural environments. In this work, we propose the introduction of Reinforcement Learning for improving the control of artistic robot applications. Deep Q-learning Neural Networks (DQN) is one of the most successful algorithms for the implementation of Reinforcement Learning in robotics. DQN methods generate complex control policies for the execution of complex robot applications in a wide set of environments. Current art painting robot applications use simple control laws that limits the adaptability of the frameworks to a set of simple environments. In this work, the introduction of DQN within an art painting robot application is proposed. The goal is to study how the introduction of a complex control policy impacts the performance of a basic art painting robot application. The main expected contribution of this work is to serve as a first baseline for future works introducing DQN methods for complex art painting robot frameworks. Experiments consist of real world executions of human drawn sketches using the DQN generated policy and TEO, the humanoid robot. Results are compared in terms of similarity and obtained reward with respect to the reference inputs.Sección Deptal. de Arquitectura de Computadores y Automática (Físicas)Fac. de Ciencias FísicasTRUEUnión Europea. H2020Ministerio de Ciencia e Innovación (MICINN)/ AEI/10.13039/501100011033;Comunidad de MadridInstituto de Salud Carlos III (ISCIII)/UEROBOTICSLABpu

Spatial-temporal variability of the meteorological droughts in the canton Jipijapa (Ecuador)

Las sequías, perteneciente a condiciones hídricas en las prevalece la escasez de agua como resultado de precipitaciones insuficientes durante un tiempo prolongado. La provincia de Manabí, ubicada en la costa centro de Ecuador, se caracteriza por ser árida y semi-árida en gran parte de su territorio, el cantón Jipijapa como parte de la provincia no está lejos de esa realidad. Con una precipitación media de 570mm/año y un déficit hídrico medio de entre 300 y 700mm/año presenta episodios de sequías que afectan a la disponibilidad hídrica, por consiguiente, la sociedad y la economía. Es por aquello que en el presente trabajo se propuso estimar la variabilidad espacio-temporal del fenómeno, utilizando métodos específicos que evalúan sequías, datos meteorológicos y herramientas SIG. Para la determinación de áreas especialmente influenciadas por el fenómeno se consideraron aspectos ambientales como el clima y vegetación con el fin de evaluar su influencia o no en formación de episodios secos. Para este caso en específico la variable meteorológica considerada fueron las precipitaciones, a partir de esto se definió el Índice de Precipitación Estandarizado (SPI) como método para cuantificar los episodios secos en el área de estudio. El Índice de Precipitación Estandarizado (SPI) concibe cuantificar el déficit de precipitaciones para varias escalas temporales, las cuales reflejan el impacto de la sequía. Se clasifican en un rango de mayor a 2 como extremadamente húmedo, de 0,99 a -0,99 como normal o cercano a los normal y menor a -2 extremadamente seco. El resultado final de esta investigación fue la cuantificación de episodios secos en distintos puntos del área de estudio dónde se obtuvo información y un mapa de variabilidad espacial de sequías meteorológicas en el cantón Jipijapa, en el que se observa y se definen claramente las áreas mayormente influenciada por el fenómeno en relación a los resultados SPI y a un déficit pluviométrico para cada área.Máster Universitario en Hidrología y Gestión de Recursos Hídrico

Liderazgo transformacional y desempeño docente en la unidad educativa Guayaquil - Ecuador, 2018

La investigación denominada “Liderazgo transformacional y desempeño docente en la unidad educativa Guayaquil - Ecuador, 2018” tuvo como objetivo determinar la relación de la dimensión clima con el desempeño docente en la institución educativa Agustín Castro Espinoza, Guayaquil, Ecuador 2018. Asumió la teoría del liderazgo transformacional de Bernard Bass (1985) quien manifestó que se mide el liderazgo a través de la influencia que ejercen los líderes en sus trabajadores. Además se fundamentó en la teoría de la eficacia de Bandura quien propone que las personas tengan autoeficacia, es decir que puedan identificar sus objetivos y afronten los desafíos para alcanzarlos. La Investigación planteó la hipótesis donde afirmaba que el Liderazgo transformacional se relaciona significativamente en el desempeño docente en la institución educativa Agustín Castro Espinoza, Guayaquil, Ecuador 2018. La población fue de 24 docentes, siendo un muestreo censal. Se trata de una investigación cuantitativa, transversal. El diseño es no experimental de nivel correlacional. La técnica fue la encuesta y como instrumentos utilizó dos cuestionarios, uno de 20 ítems con escala ordinal y su confiabilidad fue de 0,986, otro de 12 ítems con una confiabilidad de 0,952, la validez de contenido se evidenció a través del juicio de expertos. Los datos se procesaron con el software SPSS 22. Los resultados descriptivos de la tabla 2 muestran que el 79,2% de los docentes evalúan con nivel alto el liderazgo transformacional al mismo tiempo que el desempeño docente es alto. El estudio indica que no hay relación significativa entre el liderazgo transformacional y el desempeño docente dado los valores Rho de Spearman 0,285 y significancia 0,177 como se muestra en la tabla 7

An inverse kinematics problem solver based on screw theory for manipulator arms

[Abstract] Several methodologies exist for solving the inverse kinematics of a manipulator arm. Basing on screw theory, it is possible to efficiently obtain complete and exact solutions. An open-source C++ implementation of an automated problem solver of this kind is introduced, and a comparative with selected known algorithms is established using the TEO humanoid robot platform by Universidad Carlos III de Madrid. The Orocos Kinematics and Dynamics Library is used for geometry and motion-related operationsThe research leading to these results has received funding from: European project “Human Centric Algebraic Machine Learning” (ALMA), H2020-EIC-FETPROACT-2019; ROBOASSET, “Sistemas robóticos inteligentes de diagnóstico y rehabilitación de terapias de miembro superior”, PID2020-113508RB-I00 funded by AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACION (AEI); RoboCity2030-DIHCM, Madrid Robotics Digital Innovation Hub, S2018/NMT-4331, funded by “Programas de Actividades I+D en la Comunidad de Madrid” and cofunded by the European Social Funds (FSE) of the EU; the R&D&I project PLEC2021-007819 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by the European Union NextGenerationEU/PRTR; and cofounded by Structural Funds of the EU.Comunidad de Madrid; S2018/NMT-433

Experimental Robot Model Adjustments Based on Force-Torque Sensor Information

The computational complexity of humanoid robot balance control is reduced through the application of simplified kinematics and dynamics models. However, these simplifications lead to the introduction of errors that add to other inherent electro-mechanic inaccuracies and affect the robotic system. Linear control systems deal with these inaccuracies if they operate around a specific working point but are less precise if they do not. This work presents a model improvement based on the Linear Inverted Pendulum Model (LIPM) to be applied in a non-linear control system. The aim is to minimize the control error and reduce robot oscillations for multiple working points. The new model, named the Dynamic LIPM (DLIPM), is used to plan the robot behavior with respect to changes in the balance status denoted by the zero moment point (ZMP). Thanks to the use of information from force-torque sensors, an experimental procedure has been applied to characterize the inaccuracies and introduce them into the new model. The experiments consist of balance perturbations similar to those of push-recovery trials, in which step-shaped ZMP variations are produced. The results show that the responses of the robot with respect to balance perturbations are more precise and the mechanical oscillations are reduced without comprising robot dynamicsThe research leading to these results received funding from the RoboCity2030-III-CM project (Robótica aplicada a la mejora de la calidad de vida de los ciudadanos. Fase III; S2013/MIT-2748), funded by Programas de Actividades I+D en la Comunidad de Madrid and cofunded by Structural Funds of the EU

ROS2 gesture classification pipeline towards gamified neuro-rehabilitation therapy

[Resumen] La rehabilitación es una herramienta esencial que ayuda a las personas a restaurar la movilidad en las extremidades afectadas por diversas afecciones, como enfermedades neurológicas. Las terapias convencionales, que incluyen terapia ocupacional, física y del habla, se han mejorado con nuevas tecnologías, como sistemas robóticos asistidos y juegos de realidad virtual y aumentada, para aumentar la participación y, en consecuencia, la efectividad. Esta investigación se centra en la implementación de un dispositivo portátil de sensores de electromiograma (EMG) de ocho canales, el brazalete Mindrove, para el reconocimiento de gestos. El objetivo es desarrollar un modelo clasificador utilizando el algoritmo de Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) para distinguir ocho gestos diferentes de la mano y aplicarlo en un sistema de reconocimiento de gestos. El estudio demuestra la viabilidad de este sistema de reconocimiento y explora la aplicación potencial de esta tecnología en juegos interactivos de Unity para terapia de rehabilitación. Los resultados muestran una precisión prometedora en la clasificación del modelo y se necesita más investigación para abordar los desafíos relacionados con la especificidad del usuario y la precisión del reconocimiento de gestos. El trabajo futuro implica ampliar el repertorio de gestos reconocidos, incorporar datos adicionales del sensor y explorar técnicas de extracción de características más avanzadas para mejorar el rendimiento general del sistema de reconocimiento de gestos en terapias de rehabilitación.[Abstract] Rehabilitation is an essential tool that aids individuals in restoring mobility in limbs affected by various conditions, such as neurological diseases. Conventional therapies, including occupational, physical, and speech therapy, have been improved by new technologies, such as assistive robotic systems, along with virtual and augmented reality games, to enhance engagement and, consequently, effectiveness. This research focuses on implementing an eight-channel electromyogram (EMG) wearable sensor device, Mindrove armband, for gesture recognition. The objective is to develop a classifier model using the Support Vector Machine (SVM) algorithm to distinguish eight different hand gestures and apply it in a gesture recognition system. The study demonstrates the feasibility of this recognition system and explores the potential application of this technology in interactive Unity games for rehabilitation therapy. The results show promising accuracy in model classification, and further research is needed to address challenges related to user specificity and gesture recognition accuracy. Future work involves expanding the repertoire of recognized gestures, incorporating additional sensor data, and exploring more advanced feature extraction techniques to enhance the overall performance of the gesture recognition system in rehabilitation therapies.Ministerio de Ciencia e Innovación; PID2020-113508RBI0