GUI3DXBot: Una herramienta software interactiva para un robot móvil guía

Nowadays, mobile robots begin to appear in public places. To do these tasks properly, mobile robots must interact with humans. This paper presents the development of GUI3DXBot, a software tool for a tour-guide mobile robot. The paper focuses on the development of different software modules needed to guide users in an office building. In this context, GUI3DXBot is a server-client application, where the server side runs into the robot, and the client side runs into a 10-inch Android tablet. The GUI3DXBot server side is in charge of performing the perception, localization-mapping, and path planning tasks. The GUI3DXBot client side implements the human-robot interface that allows users requesting-canceling a tour-guide service, showing robot localization in the map, interacting with users, and tele-operating the robot in case of emergency. The contributions of this paper are twofold: it proposes a software modules design to guide users in an office building, and the whole robot system was well integrated and fully tested. GUI3DXBot were tested using software integration and field tests. The field tests were performed over a two-week period, and a survey to users was conducted. The survey results show that users think GUI3DXBot is friendly and intuitive, the goal selection was very easy, the interactive messages were very easy to understand, 90% of users found useful the robot icon on the map, users found useful drawing the path on the map, 90% of users found useful the local-global map view, and the guidance experience was very satisfactory (70%) and satisfactory (30%).Actualmente, los robots móviles inician a aparecer en lugares públicos. Para realizar estas tareas adecuadamente, los robots móviles deben interactuar con humanos. Este artículo presenta GUI3DXBot, un aplicativo para un robot móvil guía. Este artículo se enfoca en el desarrollo de los diferentes módulos software necesarios para guiar a usuarios en un edificio de oficinas. GUI3DXBot es una aplicación cliente-servidor, donde el lado del servidor se ejecuta en el robot, y el lado del cliente se ejecuta en una tableta de 10 pulgadas Android. El lado servidor de GUI3DXBot está a cargo de la percepción, localización-mapeo y planificación de rutas. El lado cliente de GUI3DXBot implementa la interfaz humano-robot que permite a los usuarios solicitar-cancelar un servicio de guía, mostrar la localización del robot en el mapa, interactuar con los usuarios, y tele-operar el robot en caso de emergencia. Las contribuciones de este artículo son dos: se propone un diseño de módulos software para guiar a usuarios en un edificio de oficinas, y que todo el sistema robótico está bien integrado y completamente probado. GUI3DXBot fue validada usando pruebas de integración y de campo. Las pruebas de campo fueron realizadas en un periodo de 2 semanas, y una encuesta a los usuarios fue llevada a cabo. Los resultados de la encuesta mostraron que los usuarios piensan que GUI3DXBot es amigable e intuitiva, la selección de metas fue fácil, pudieron entender los mensajes de interacción, 90% de los usuarios encontraron útil el ícono del robot sobre el mapa, encontraron útil dibujar la ruta planeada en el mapa, 90% de los usuarios encontraron útil la vista local-global del mapa, y la experiencia de guía fue muy satisfactoria (70%) y satisfactoria (30%)

Interfaz de software Autonavi3at para navegar de forma autónoma en vías urbanas mediante visión omnidireccional y un robot móvil

The design of efficient autonomous navigation systems for mobile robots or autonomous vehicles is fundamental to perform the programmed tasks. Basically, two kind of sensors are used in urban road following: LIDAR and cameras. LIDAR sensors are highly accurate but expensive and extra work is needed for human understanding of the point cloud scenes; however, visual content is understood better by human beings, which should be used to develop human-robot interfaces. In this work, a computer vision-based urban road following software tool called AutoNavi3AT for mobile robots and autonomous vehicles is presented. The urban road following scheme proposed in AutoNavi3AT uses vanishing point estimation and tracking on panoramic images to control the mobile robot heading on the urban road. To do that, Gabor filters, region growing, and particle filters were used. In addition, laser range data are also employed for local obstacle avoidance. Quantitative results were achieved using two kind of tests, one uses datasets acquired at the Universidad del Valle campus, and field tests using a Pioneer 3AT mobile robot. As a result, important improvements in the vanishing point estimation of 68.26 % and 61.46 % in average were achieved, which is useful for mobile robots and autonomous vehicles when they are moving on urban roads.El diseño de sistemas de navegación autónomos eficientes para robots móviles o vehículos autónomos es fundamental para realizar las tareas programadas. Básicamente, se utilizan dos tipos de sensores en el seguimiento de vías urbanas: LIDAR y cámaras. Los sensores LIDAR son muy precisos, pero costosos y se necesita trabajo adicional para la comprensión humana de las escenas de nubes de puntos; sin embargo, los seres humanos entienden mejor el contenido visual, lo que debería usarse para desarrollar interfaces humano-robot. En este trabajo, se presenta una herramienta de software de seguimiento de carreteras urbanas basada en visión artificial llamada AutoNavi3AT para robots móviles y vehículos autónomos. El esquema de seguimiento de vías urbanas propuesto en AutoNavi3AT utiliza la estimación del punto de fuga y el seguimiento de imágenes panorámicas para controlar el avance del robot móvil en la vía urbana. Para ello se utilizaron filtros Gabor, crecimiento de regiones y filtros de partículas. Además, los datos de alcance del láser también se emplean para evitar obstáculos locales. Los resultados cuantitativos se lograron utilizando dos tipos de pruebas, una utiliza conjuntos de datos adquiridos en el campus de la Universidad del Valle y pruebas de campo utilizando un robot móvil Pioneer 3AT. Como resultado, se lograron mejoras importantes en la estimación del punto de fuga de 68.26% y 61.46% en promedio, lo cual es útil para robots móviles y vehículos autónomos cuando se desplazan por vías urbanas

Herramienta software para la calibración extrínseca de cámaras infrarrojas y RGBD aplicada a inspección termográfica

Context:  Thermographic inspections are currently used to assess energy efficiency in electrical equipment and civil structures or to detect failures in cooling systems and electrical or electronic devices. However, thermal images lack texture details, which does not allow for a precise identification of the geometry of the scene or the objects in it. Method: In this work, the development of the software tool called DepTherm is described. This tool allows performing intrinsic and extrinsic calibration between infrared and RGBD cameras in order to fuse thermal, RGB, and RGBD images, as well as to record thermal and depth data. Additional features include user management, a visualization GUI for all three types of images, database storage, and report generation. Results: In addition to the integration tests performed to validate the functionality of DepTherm, two quantitative tests were conducted in order to evaluate its accuracy. A maximum re-projection error of 1,47±0,64 pixels was found, and the maximum mean error in registering an 11 cm side cube was 4,15 mm. Conclusions: The features of the DepTherm software tool are focused on facilitating thermographic inspections by capturing 3D scene models with thermal data.Contexto: Las inspecciones termográficas se utilizan en la actualidad para evaluar la eficiencia energética de equipos eléctricos y estructuras civiles o para detectar fallas en sistemas de enfriamiento y dispositivos eléctricos o electrónicos. Sin embargo, las imágenes térmicas carecen de detalles de textura, lo cual no permite identificar con precisión la geometría de la escena ni los objetos en ella. Método: En este trabajo se describe el desarrollo de la herramienta de software DepTherm, la cual permite realizar calibraciones intrínsecas y extrínsecas entre cámaras infrarrojas y RGBD para fusionar imágenes térmicas, RGB y RGBD, así como para registrar datos térmicos y de profundidad. Funcionalidades adicionales incluyen el manejo de usuarios, una GUI para visualización de los tres tipos de imágenes, el almacenamiento en una base de datos y la generación de reportes. Resultados: Además de las pruebas de integración para validar la funcionalidad de DepTherm, se realizaron dos pruebas cuantitativas para evaluar su precisión. Se encontró un error máximo de reproyección de 1,47±0,64 pixeles, mientras que el registro de un cubo con 11 cm de lado tuvo un error promedio máximo de 4,147 mm. Conclusiones: Las funcionalidades de la herramienta software DepTherm están enfocadas en facilitar las inspecciones termográficas capturando modelos 3D de las escenas con información térmica

Control del Empuje de una Barra usando dos Robots Móviles y Visión Artificial

This paper describes a solution to the vision based bar pushing control using two robots, which direct applications are the cooperative transport and handle of big objects. The solution proposed involves two mobile robots which position, heading and velocity are gathering through a video camera placed on scene top; each robot has an independent heading controller,which control objective is the path following previously defined; using the kinematics' differential mobile robot the bar's model and its control is obtained, the bar is pushed with help of the two robots and its trajectory is perpendicular to it. The solution described use a RST [1] digital controller for the mobile robots' heading control, with TS=0.2s, x=0.707, wN = 3.5 rd/s and a stable state error mean of 15% approximately. The bar's heading control modifies the mobile robots' lineal velocity, a PD controller was used with: KP = 2.7, KD = 0.2, x = 2.807 y wN = 3.539 rad/s and a stable state error mean of 5.1% approximately.En este artículo se describe la solución del control del empuje de una barra usando dos robots móviles y una cámara de visión artificial como sensor global, cuyas aplicaciones directas son el transporte y manejo cooperativo de grandes objetos. La solución propuesta involucra a dos robots móviles cuya posición, orientación y velocidad son obtenidas a través de una cámara ubicada en la parte superior de la escena; cada robot posee un controlador de orientación independiente, cuyo objeto de control es el seguimiento de una trayectoria previamente definida; usando la cinemática de un robot móvil diferencial se modela y controla la orientación de la barra que los dos robots móviles empujan, la trayectoria descrita debe ser perpendicular a la barra. La solución descrita emplea un control digital tipo RST [1] para los controles de orientación de los robots, con TS=0.2s, =0.707, N = 3.5 rd/s y un error de estado estacionario promedio de aproximadamente 15%. El control de orientación de la barra manipula la velocidad de desplazamiento de los robots, el controlador usado fue un PD con: KP = 2.7, KD =0.2, = 2.807 y N = 3.539 rad/s y error de estado estacionario promedio de aproximadamente el 5.1%

Development of a set of mobile robots for basic programming experimentation

Las plataformas de robots móviles se usan contextos educativos a nivel de básica primaria, secundaria y a nivel universitario. Una revisión del estado del arte muestra que 197 artículos han sido publicados en esta área de conocimiento en los últimos 10 años [1]. Actualmente, América Latina enfrenta serios problemas en la inscripción de estudiantes en los programas de Ingeniería, registrando un graduado en Ingeniería por cada 4500 a 10000 personas [2] dependiendo de cada país. En Colombia, el programa SPADIES [3] afirma que la falta de motivación e interacción con artefactos reales relacionando la teoría y la práctica es un aspecto importante en la deserción. En este trabajo, se desarrolló un conjunto de robots móviles programables para personas con diferentes niveles de conocimiento, como una herramienta para la experimentación en programación básica. El conjunto de robots móviles incorporan sensores de proximidad, línea, luz, inerciales y visión; también los robots integran herramientas tales como Bluetooth y un anillo de LEDs son incluidos, y un soporte mecánico para un marcador borrable.  Estos robots móviles consolidan una herramienta práctica para introducir a los estudiantes a la Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas. Los resultados reportados en este artículo muestran la funcionalidad de los robots móviles al ser programados usando los diferentes niveles de complejidad.Mobile robots platforms are being used in different Educational contexts such as primary, middle and high school levels of education. A review of the state of the art shows that 197 papers have been published in this field of knowledge over the last 10 years [1]. Nowadays, Latin America faces a serious problem regarding student enrollment in engineering programs with a ratio of one graduated Engineer per every 4500 to 10000 people [2] depending on country. In Colombia, the SPADIES program [3] states that an important aspect of the dropout was due to the lack of motivation and interaction of students with real artifacts that linked the theory and the practice. In this work, a set of programmable mobile robots were developed considering different levels of knowledge, as a tool for basic programming experimentation. The set of mobile robots embodies sensors for proximity, line, light, inertial, and vision. Moreover, this set also incorporates tools such as Bluetooth, LEDs-ring and, a mechanical support for an erasable marker. This set of mobile robots consolidates a hands-on tool to introduce students to Science, Technology, Engineering and Math. The results reported in this paper show the mobile robots functionality when they are programmed using different levels of complexity

E2CAV, sistema para la estimación del espesor de la capa de pavimento basándose en operadores de textura en imágenes

Context: Public roads are an essential part of economic progress in any country; they are fundamental for increasing the efficiency on transportation of goods and are a remarkable source of employment. For its part, Colombia has few statistics on the condition of its roads; according with INVIAS the state of the roads in Colombia can be classified as “Very Good” (21.1%), “Good” (34.7%), and “Regular” or “Bad” (43.46%). Thus, from the point of view of pavement rehabilitation, it is worth securing the quality of those roads classified as “Regular” or “Bad”.Objective: In this paper we propose a system to estimate the thickness of the pavement layer using image segmentation methods. The pavement thickness is currently estimated using radars of terrestrial penetration, extraction of cores or making pips; and it is part of structural parameters in the systems of evaluation of pavement.Method: The proposed system is composed of a vertical movement control unit, which introduces a video scope into a small hole in the pavement, then the images are obtained and unified in a laptop. Finally, this mosaic is processed through texture operators to estimate the thickness of the pavement. Users can select between the Otsu method and Gabor filters to process the image data.Results: The results include laboratory and field tests; these tests show errors of 5.03% and 11.3%, respectively, in the thickness of the pavement.Conclusion: The proposed system is an attractive option for local estimation of pavement thickness, with minimal structural damage and less impact on mobility and number of operators.Contexto: Las carreteras públicas son esenciales para el progreso económico de cualquier país, ya que son fundamentales para el incremento en la eficiencia del transporte de bienes, y son una excelente fuente de empleo. Sin embargo, Colombia tiene pocas estadísticas sobre la condición de sus carreteras. e acuerdo con Invías, el estado de las vías pavimentadas colombianas puede resumirse así: 21,1 % son clasificadas como “Muy buenas”; 34,7 %, como “Buenas”, y 43,46 %, como “Regulares” o “Malas”. Entonces, desde el punto de vista de rehabilitación de pavimentos, vale la pena asegurar la calidad de aquellas carreteras clasificadas como “Regulares” o “Malas”.Objetivo: En este trabajo se propone un sistema para estimar el espesor de la capa de pavimento usando métodos de segmentación de texturas en imágenes. Actualmente, el espesor del pavimento es estimado usando radares de penetración terrestre, extracción de núcleos o realizando apiques; además, éste forma parte de los parámetros estructurales de los sistemas de evaluación de pavimentos.Método: El sistema propuesto está compuesto por una unidad de control de movimiento vertical, la cual introduce un videoscopio en un pequeño agujero en el pavimento, entonces las imágenes son obtenidas y unificadas en un computador portátil. Finalmente este mosaico es procesado a través de operadores de textura para estimar el espesor del pavimento. Los usuarios pueden seleccionar entre el método de Otsu y los filtros de Gabor para procesar los datos de imagen.Resultado: Los resultados reportados en este trabajo incluyen pruebas en laboratorio y en campo; estas pruebas muestran errores de 5,03 % y 11,3 %, respectivamente, en la medida del espesor del pavimento.Conclusión: El sistema propuesto es una opción atractiva para la estimación local del espesor del pavimento, con mínimos daños estructurales y menor impacto en la movilidad y la cantidad de operarios

NAOMOBBY, desarrollo de una herramienta software basada en visión por computador y robótica para apoyar la rehabilitación en terapias físicas de miembros superiores

Nowadays, 21% of Colombian population, and the 35% of the population in Cauca Valley have limited movement of body, arms, hands or legs. Then, the quality of life of these people is highly affected, since they have limitations in daily living activities. Physical rehabilitation therapies allow the restoration of movement and maximum functional capacity in people. Successful physical therapies depend on empathy and motivation with the rehabilitation process (RP), then the more empathy of patients with the RP, the more patient willingness regarding the rehabilitation therapy. Motivation is crucial in rehabilitation, and it is used as a fundamental rehabilitation out-come. This work has the aim to present the software tool called NAOMOBBY to support physical rehabilitation therapies of shoulder, elbow and wrist joints. NAOMOBBY includes a GUI for therapist, a Kinect sensor and an interactive humanoid robot NAO to increase the patient willingness regarding the RP. NAOMOBBY includes the following modules: configuration/management, movement reproduction, and results report using GAS methodology. NAOMOBBY was tested using quantitative and field tests. Quantitative tests measure the error in the Kinect sensor of the NAO robot joint motions to bring users a suitable feedback. Quantitative results were obtained using three basic functional motions. The mean square error for these three motions were 0,373%, 0,096%, and 1,129% respectively. Field tests were conducted at the SURGIR neuro-rehabilitation center using 3 physiotherapists who considered the NAOMOBBY software tool as a novel, easy to use, and that encourage patients to perform the physical therapy.Actualmente, el 21% de la población en Colombia y el 35% de la población del Valle del Cauca tiene limitaciones en el movimiento del cuerpo, brazos, manos o piernas. Entonces, la calidad de vida de estas personas está altamente afectado, ya que ellas tienen limitaciones al desarrollar actividades del diario vivir. La rehabilitación a través de la terapia física, permite la restauración del movimiento y la máxima capacidad funcional en las personas. Terapias físicas exitosas dependen de la empatía y motivación con el proceso de rehabilitación (PR), entonces entre más alta la empatía de los pacientes con el PR, más alta la disposición será de los pacientes en relación con la terapia de rehabilitación. Motivación es crucial en rehabilitación, y es usado como un resultado determinante de la rehabilitación. Este trabajo tiene el objetivo de presentar la herramienta software llamada NAOMOBBY para soportar las terapias de rehabilitación física de las articulaciones de hombro, codo y muñeca. NAOMOBBY incluye una GUI para terapeutas, un sensor Kinect y un robot interactivo humanoide NAO con el fin de incrementar la disposición del paciente hacia el PR. NAOMOBBY incluye los siguientes módulos: configuración y gestión, reproducción de movimiento y reporte de resultados usando la metodología GAS. NAOMOBBY fue probada usando pruebas cuantitativas y de campo. Las pruebas cuantitativas miden el error en el sensor Kinect de los movimientos de las articulaciones del robot NAO, con el fin de brindar a los usuarios una adecuada realimentación. Los resultados cuantitativos fueron obtenidos usando tres movimientos funcionales básicos. Los errores cuadráticos medios de estos tres movimientos fueron 0,373%, 0,096%, y 1,129% respectivamente. Las pruebas de campo fueron realizadas en el centro de neuro-rehabilitación SURGIR usando 3 fisioterapeutas quienes consideraron a la herramienta software NAOMOBBY como novedosos, fáciles de usar y que motiva a los pacientes a realizar la terapia física

NAOMOBBY, desarrollo de una herramienta software basada en visión por computador y robótica para apoyar la rehabilitación en terapias físicas de miembros superiores

Nowadays, 21% of Colombian population, and the 35% of the population in Cauca Valley have limited movement of body, arms, hands or legs. Then, the quality of life of these people is highly affected, since they have limitations in daily living activities. Physical rehabilitation therapies allow the restoration of movement and maximum functional capacity in people. Successful physical therapies depend on empathy and motivation with the rehabilitation process (RP), then the more empathy of patients with the RP, the more patient willingness regarding the rehabilitation therapy. Motivation is crucial in rehabilitation, and it is used as a fundamental rehabilitation out-come. This work has the aim to present the software tool called NAOMOBBY to support physical rehabilitation therapies of shoulder, elbow and wrist joints. NAOMOBBY includes a GUI for therapist, a Kinect sensor and an interactive humanoid robot NAO to increase the patient willingness regarding the RP. NAOMOBBY includes the following modules: configuration/management, movement reproduction, and results report using GAS methodology. NAOMOBBY was tested using quantitative and field tests. Quantitative tests measure the error in the Kinect sensor of the NAO robot joint motions to bring users a suitable feedback. Quantitative results were obtained using three basic functional motions. The mean square error for these three motions were 0,373%, 0,096%, and 1,129% respectively. Field tests were conducted at the SURGIR neuro-rehabilitation center using 3 physiotherapists who considered the NAOMOBBY software tool as a novel, easy to use, and that encourage patients to perform the physical therapy.Actualmente, el 21% de la población en Colombia y el 35% de la población del Valle del Cauca tiene limitaciones en el movimiento del cuerpo, brazos, manos o piernas. Entonces, la calidad de vida de estas personas está altamente afectado, ya que ellas tienen limitaciones al desarrollar actividades del diario vivir. La rehabilitación a través de la terapia física, permite la restauración del movimiento y la máxima capacidad funcional en las personas. Terapias físicas exitosas dependen de la empatía y motivación con el proceso de rehabilitación (PR), entonces entre más alta la empatía de los pacientes con el PR, más alta la disposición será de los pacientes en relación con la terapia de rehabilitación. Motivación es crucial en rehabilitación, y es usado como un resultado determinante de la rehabilitación. Este trabajo tiene el objetivo de presentar la herramienta software llamada NAOMOBBY para soportar las terapias de rehabilitación física de las articulaciones de hombro, codo y muñeca. NAOMOBBY incluye una GUI para terapeutas, un sensor Kinect y un robot interactivo humanoide NAO con el fin de incrementar la disposición del paciente hacia el PR. NAOMOBBY incluye los siguientes módulos: configuración y gestión, reproducción de movimiento y reporte de resultados usando la metodología GAS. NAOMOBBY fue probada usando pruebas cuantitativas y de campo. Las pruebas cuantitativas miden el error en el sensor Kinect de los movimientos de las articulaciones del robot NAO, con el fin de brindar a los usuarios una adecuada realimentación. Los resultados cuantitativos fueron obtenidos usando tres movimientos funcionales básicos. Los errores cuadráticos medios de estos tres movimientos fueron 0,373%, 0,096%, y 1,129% respectivamente. Las pruebas de campo fueron realizadas en el centro de neuro-rehabilitación SURGIR usando 3 fisioterapeutas quienes consideraron a la herramienta software NAOMOBBY como novedosos, fáciles de usar y que motiva a los pacientes a realizar la terapia física

Sistema de herramientas software basado en visión para la estimación de posición usando un teléfono inteligente

Context: Current smartphone models have a very interesting set of sensors such as cameras, IMUs, GPS, and environmental variables. This combination of sensors motivates the use of smartphones in scientific and service applications. One of these applications is precision agriculture, specifically drone position estimation using computer vision in GPS-denied environments for remote crop measurements. Method: This work presents the development of EVP, a vision-based position estimation system using a modern smartphone and computer vision methods. EVP consists of two software applications: an Android app (mobile station) running on a smartphone capable of controlling the drone’s flight, acquiring images, and transmitting them through a wireless network; and another application (base station) running on a Linux-based computer capable of receiving the images, processing them and running the position estimation algorithms using the acquired images. In this work, the mobile station is placed in a quadcopter. Using EVP, users can configure the mobile and base station software, execute the vision-based position estimation method, observe position graph results on the base station, and store sensor data in a database. Results: EVP was tested in three field tests: an indoor environment, an open field flight, and a field test over the Engineering Department’s square at Universidad del Valle. The root mean square errors obtained in XY were 0,166 m, 2,8 m, and 1,4 m, respectively, and they were compared against the GPS-RTK measurements. Conclusions: As a result, a vision-based position estimation system called EVP was developed and tested in realworld experiments. This system can be used in GPS-denied environments to perform tasks such as 3D mapping, pick-up and delivery of goods, object tracking, among others.Contexto: Los actuales modelos de teléfonos inteligentes tienen un conjunto muy interesante de sensores como cámaras, IMUs, GPS y variables ambientales. Esta combinación de sensores motiva el uso de los teléfonos inteligentes en aplicaciones científicas y de servicio. Una de estas aplicaciones es la agricultura de precisión, específicamente la estimación de posición de un dron usando visión por computador para realizar mediciones remotas en cultivos. Método: Este trabajo presenta el desarrollo de EVP, un sistema de estimación de posición basado en visión usando un teléfono inteligente moderno y métodos de visión por computador. EVP consiste en dos aplicaciones software, una app de Android (estación móvil) ejecutándose en un teléfono inteligente capaz de controlar el vuelo de un dron, capturar imágenes, y transmitirlas a través de una red inalámbrica; y otra aplicación (estación base) ejecutándose en un PC Linux capaz de recibir imágenes, procesarlas y ejecutar los algoritmos de estimación de posición usando las imágenes adquiridas. En este trabajo, la estación móvil está ubicada en un cuadracóptero. Usando EVP, los usuarios pueden configurar el software de la estación móvil y base, ejecutar el método de estimación de posición basado en visión, observar resultados gráficos de la posición en la estación base y almacenar los datos adquiridos en una base de datos. Resultados: EVP fue probada en tres pruebas de campo: en ambientes de interiores, un vuelo en campo abierto, y sobre la plazoleta de la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Valle. Los errores cuadráticos medios en XY fueron 0,166 m, 2,8 m y 1,4 m respectivamente y comparados con las medidas de GPS-RTK. Conclusiones: Como resultado, un sistema de estimación de posición basado en visión llamado EVP fue desarrollado y probado en experimentos reales. Este sistema puede ser usado en ambientes sin señal de GPS para realizar tareas como mapeo 3D, recogida y entrega de materiales, seguimiento de objetivos, entre otros

NAOMOBBY, desarrollo de una herramienta software basada en visión por computador y robótica para apoyar la rehabilitación en terapias físicas de miembros superiores

Nowadays, 21% of Colombian population, and the 35% of the population in Cauca Valley have limited movement of body, arms, hands or legs. Then, the quality of life of these people is highly affected, since they have limitations in daily living activities. Physical rehabilitation therapies allow the restoration of movement and maximum functional capacity in people. Successful physical therapies depend on empathy and motivation with the rehabilitation process (RP), then the more empathy of patients with the RP, the more patient willingness regarding the rehabilitation therapy. Motivation is crucial in rehabilitation, and it is used as a fundamental rehabilitation out-come. This work has the aim to present the software tool called NAOMOBBY to support physical rehabilitation therapies of shoulder, elbow and wrist joints. NAOMOBBY includes a GUI for therapist, a Kinect sensor and an interactive humanoid robot NAO to increase the patient willingness regarding the RP. NAOMOBBY includes the following modules: configuration/management, movement reproduction, and results report using GAS methodology. NAOMOBBY was tested using quantitative and field tests. Quantitative tests measure the error in the Kinect sensor of the NAO robot joint motions to bring users a suitable feedback. Quantitative results were obtained using three basic functional motions. The mean square error for these three motions were 0,373%, 0,096%, and 1,129% respectively. Field tests were conducted at the SURGIR neuro-rehabilitation center using 3 physiotherapists who considered the NAOMOBBY software tool as a novel, easy to use, and that encourage patients to perform the physical therapy.Actualmente, el 21% de la población en Colombia y el 35% de la población del Valle del Cauca tiene limitaciones en el movimiento del cuerpo, brazos, manos o piernas. Entonces, la calidad de vida de estas personas está altamente afectado, ya que ellas tienen limitaciones al desarrollar actividades del diario vivir. La rehabilitación a través de la terapia física, permite la restauración del movimiento y la máxima capacidad funcional en las personas. Terapias físicas exitosas dependen de la empatía y motivación con el proceso de rehabilitación (PR), entonces entre más alta la empatía de los pacientes con el PR, más alta la disposición será de los pacientes en relación con la terapia de rehabilitación. Motivación es crucial en rehabilitación, y es usado como un resultado determinante de la rehabilitación. Este trabajo tiene el objetivo de presentar la herramienta software llamada NAOMOBBY para soportar las terapias de rehabilitación física de las articulaciones de hombro, codo y muñeca. NAOMOBBY incluye una GUI para terapeutas, un sensor Kinect y un robot interactivo humanoide NAO con el fin de incrementar la disposición del paciente hacia el PR. NAOMOBBY incluye los siguientes módulos: configuración y gestión, reproducción de movimiento y reporte de resultados usando la metodología GAS. NAOMOBBY fue probada usando pruebas cuantitativas y de campo. Las pruebas cuantitativas miden el error en el sensor Kinect de los movimientos de las articulaciones del robot NAO, con el fin de brindar a los usuarios una adecuada realimentación. Los resultados cuantitativos fueron obtenidos usando tres movimientos funcionales básicos. Los errores cuadráticos medios de estos tres movimientos fueron 0,373%, 0,096%, y 1,129% respectivamente. Las pruebas de campo fueron realizadas en el centro de neuro-rehabilitación SURGIR usando 3 fisioterapeutas quienes consideraron a la herramienta software NAOMOBBY como novedosos, fáciles de usar y que motiva a los pacientes a realizar la terapia física