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    Dise帽o de un sistema de control y planeamiento de trayectoria coordinado en el tiempo para m煤ltiples robots m贸viles no holon贸micos en presencia de obst谩culos

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    La presente tesis tiene como objetivo dise帽ar un sistema de control y planeamiento de trayectoria coordinado para m煤ltiples robots m贸viles no holon贸micos en mapas con presencia de obst谩culos variados. En esta se simula el control y planeamiento en modelos matem谩ticos de tipo bicicleta. El sistema implementado consiste de tres partes, las cuales son el planeamiento de caminos, el generador de trayectorias y el control de seguimiento de trayectorias. El planeamiento de caminos se dividi贸 en tres partes. En la primera parte se desarroll贸 el planeador local para un robot no holon贸mico, modificando el algoritmo Hybrid A*, de manera que utilice las ecuaciones movimiento circular del m贸vil en vez de las cinem谩ticas. Este algoritmo permite al robot encontrar los caminos que lo llevan de una configuraci贸n de posici贸n y orientaci贸n inicial a una final en mapas con obst谩culos variados. En la segunda parte se agreg贸 al planeador local el planeamiento en el tiempo, combinando a este con el algoritmo de planeamiento de caminos en intervalos seguros (SIPP), el cual permite al robot evadir obst谩culos en el tiempo. Finalmente, en la tercera parte se desarroll贸 el planeador global usando el algoritmo de b煤squeda basada en conflictos (CBS), el cual resuelve los conflictos que se presentan entre los caminos de los m贸viles, imponiendo restricciones en el tiempo en el movimiento de cada uno de ellos. Por otro lado, el generador de trayectorias es desarrollado en una 煤nica parte, en la cual, se plantea la funci贸n de costo a optimizar, se calcula todos los gradientes y se plantea utilizar el algoritmo de descenso de gradiente de forma desacoplada para la optimizaci贸n de trayectoria de cada m贸vil. Mientras que el desarrollo del sistema de control de seguimiento de trayectoria se dividi贸 en dos partes. En la primera se linealiza el modelo matem谩tico por extensi贸n din谩mica para sistemas flatness diferencial y en la segunda parte se desarrolla el controlador LQR de cada m贸vil que permite seguir las trayectorias de referencia deseadas. Al t茅rmino de la tesis se logra el planeamiento, generaci贸n de trayectoria y el control de seguimiento de trayectoria de hasta 10 m贸viles no holon贸micos en mapas con obst谩culos variados, evitando la colisi贸n con los obst谩culos del entorno y la colisi贸n con otros m贸viles durante el planeamiento y la optimizaci贸n de trayectoria. As铆 mismo, se verifica que el planeador es capaz de resolver conflictos en entornos propensos al atasco como mapas tipo T o H

    Dise帽o de un guante electr贸nico para el mapeo y reconocimiento de gestos utilizando redes neuronales

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    La presente tesis tiene como objetivo dise帽ar un sistema de reconocimiento de gestos manuales que traduzca gestos a necesidades b谩sicas de la persona, con el fin de ayudar a personas de la tercera edad que padecen problemas del habla. Dicho sistema de reconocimiento de gestos es aplicado en un guante electr贸nico que extrae se帽ales de la mano. Para el desarrollo de la tesis, se hace uso de dos ejes de modelamiento: modelamiento directo y modelamiento inverso. Primero, se modela por an谩lisis param茅trico (modelamiento directo) a una mano antropom贸rfica que responde a los movimientos del guante electr贸nico; luego, se aplica identificaci贸n de sistemas por red neuronal mediante algoritmos de retropropagaci贸n a los modelos obtenidos por an谩lisis param茅trico, con el fin de utilizar estos modelos basados en redes neuronales en el sistema de reconocimiento de gestos. Este segundo paso es el modelamiento inverso y la raz贸n de su aplicaci贸n se fundamenta en el hecho de que se desea obtener un sistema que posea tolerancia a fallas, la cual es una propiedad de las redes neuronales. Finalmente, se dise帽a un n煤cleo de reconocimiento de gestos, el cual reconoce patrones en la data resultante de las redes neuronales. Dicho n煤cleo de reconocimiento de gestos es tambi茅n una red neuronal y, a diferencia de otros tipos de sistemas de reconocimiento de patrones, tiene la capacidad de aprender a partir de data experimental y generar soluciones en base a lo aprendido. Los resultados obtenidos en la culminaci贸n del proyecto son que ante la presencia de ruido aditivo blanco gaussiano, el sistema alcanza un 铆ndice de reconocimiento de 99.98% cuando las condiciones son ideales (a una relaci贸n se帽al a ruido de 30 dB); manteni茅ndose por sobre 99% cuando la relaci贸n se帽al a ruido es mayor a 18.88 dB; por otro lado, si la relaci贸n se帽al a ruido en las entradas del sistema es igual a 13.67 dB, el sistema es capaz de reconocer gestos con una efectividad de 90%. As铆 mismo, se demuestra que el sistema es tolerante a fallas y a circunstancias no previstas en el dise帽o, manteniendo su porcentaje de reconocimiento por sobre 90% en condiciones ideales ante estas adversidades.Tesi

    TVII - Taller de Integraci贸n - AR324 - 202102

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    Descripci贸n: El curso TVII Taller de Integraci贸n es un curso perteneciente al s茅ptimo nivel de los talleres de dise帽o arquitect贸nico que constituyen la columna vertebral de la carrera. en el que el estudiante Desarrollar谩 propuestas arquitect贸nicas en las que las consideraciones espec铆ficas que fueron materia principal de los anteriores talleres est茅n satisfactoriamente atendidas. En los niveles precedentes, cada taller ha tenido un tema de inflexi贸n (explicitado en el propio nombre del taller) Introducci贸n al dise帽o de la Arquitectura, Arquitectura y Arte, Arquitectura y Entorno, Arquitectura y Funci贸n, Arquitectura y Medio Ambiente y Arquitectura y Construcci贸n) En este nivel se pretende hacer que el estudiante adquiera una experiencia en la que aplique de manera integral los 06 temas anteriores en un proyecto arquitect贸nico. Este curso permite comprender la importancia que tiene cada una de las inflexiones en el Proceso de Dise帽o. En este nivel se trabajan proyectos con mayor envergadura y complejidad como Edificaciones Hospitalarias, Edificios H铆bridos, Teatros de gran escala, entre otros. El curso de taller se basa en la b煤squeda y ensayo de una metodolog铆a de dise帽o, mediante la rigurosidad y compromiso, que le permite al estudiante transitar por los distintos niveles de un m茅todo y acercarse al logro de los objetivos. Prop贸sito: El curso Taller VII 驴Taller de integraci贸n tiene como prop贸sito que el estudiante trabaje y desarrolle las herramientas necesarias para su desenvolvimiento en el campo profesional. En 茅l se concientiza, refuerza y consolida en el estudiante, la importancia de las ideas detr谩s de un proyecto arquitect贸nico, una arquitectura pensada y no arbitraria, la importancia del desarrollo de un buen lenguaje, en el caso de la arquitectura, planos profesionales bien dibujados y expresados, im谩genes en 03 dimensiones, esquemas. Por ello, se puede afirmar que los temas a trabajar son una excusa para desarrollar estas habilidades que finalmente aseguran el logro del nivel de las competencias. La asignatura contribuye al desarrollo de la competencia general Pensamiento innovador y la competencia espec铆fica de la carrera: Dise帽o Fundamentado que corresponde a los criterios NAAB : PC2, PC3, PC8, PC5, SC3, SC5 , ambas en el nivel de logro A2. Tiene como pre requisito la asignatura de AR313 Taller VI - Arquitectura y Construcci贸
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