Decision-making model for adaptive impedance control of teleoperation systems

© 2008-2011 IEEE. This paper presents a haptic assistance strategy for teleoperation that makes a task and situation-specific compromise between improving tracking performance or human-machine interaction in partially structured environments via the scheduling of the parameters of an admittance controller. The proposed assistance strategy builds on decision-making models and combines one of them with impedance control techniques that are standard in bilateral teleoperation systems. Even though several decision-making models have been proposed in cognitive science, their application to assisted teleoperation and assisted robotics has hardly been explored yet. Experimental data supports the Drift-Diffusion model as a suitable scheduling strategy for haptic shared control, in which the assistance mechanism can be adapted via the parameters of reward functions. Guidelines to tune the decision making model are presented. The influence of the reward structure on the realized haptic assistances is evaluated in a user study and results are compared to the no assistance and human assistance case

Optimizacion basada en un modelo de particulas con comportamiento de vorticidad

In nature we can see different behaviors for swarms which can be sources of inspiration to perform the proposal of optimization algorithms. In particular, the behavior observed in this paper is the circular motion of particles with the formation of a vortex. Due to this, the strategy of locomotion may be useful in optimization processes. For the development of the optimization algorithm is taken a model which describing the behavior of vorticity. Considering this model the optimization strategy is proposed. To show the concept is used a test function in two dimensions. Additionally were considered different values of parameters to observe the characteristics of the proposed search process.En la naturaleza se pueden observar diferentes comportamientos en enjambres, los cuales pueden ser fuentes de inspiración en la propuesta de algoritmos de optimización. En particular, el comportamiento que es de atención en este trabajo consiste en el movimiento circular de partículas, con la formación de un vórtice, ya que se considera que esta estrategia de locomoción que emplean algunos seres vivos para buscar alimento y evadir obstáculos puede ser útil en procesos de optimización. Para el desarrollo del algoritmo de optimización se toma como referencia un modelo que permite describir el comportamiento de vorticidad. Considerando este modelo se propone la estrategia de optimización. Para mostrar el concepto se emplea una función de prueba en dos dimensiones y se varían los parámetros del modelo, con el fin de observar las características del proceso de búsqueda propuest

Detección y aislamiento de fallas guiadas por datos: escenario turbina de viento

One of the greatest drawbacks in wind energy generation is the high maintenance cost associated to mechanical faults. This problem becomes more evident in utility scale wind turbines, where the increased size and nominal capacity comes with additional problems associated with structural vibrations and aeroelastic effects in the blades. Due to the increased operation capability, it is imperative to detect system degradation and faults in an efficient manner, maintaining system integrity, reliability and reducing operation costs. This paper presents a comprehensive comparison of four different Fault Detection and Isolation (FDI) filters based on “Data Driven” (DD) techniques. In order to enhance FDI performance, a multi-level strategy is used where:  the first level detects the occurrence of any given fault (detection), while  the second identifies the source of the fault (isolation). Four different DD classification techniques (namely Support Vector Machines, Artificial Neural Networks, K Nearest Neighbors and Gaussian Mixture Models) were studied and compared for each of the proposed classification levels. The best strategy at each level could be selected to build the final data driven FDI system. The performance of the proposed scheme is evaluated on a benchmark model of a commercial wind turbine. Uno de los mayores inconvenientes presentes en la generación de energía eólica son los altos costos de mantenimiento asociados a fallas mecánicas. Este problema se hace más evidente en las turbinas de viento de escala industrial, en donde incrementos en el tamaño y la capacidad nominal traen consigo problemas adicionales asociados a vibraciones estructurales y efectos aeroelásticos en las hojas. Debido al incremento en la capacidad de operación, es imprescindible detectar de manera eficiente fallas y degradaciones en el sistema, garantizando la integridad, su fiabilidad y reduciendo los costos de operación. Este artículo presenta un sistema para la detección y aislamiento de fallas (FDI), basado en técnicas "Guiadas por los datos " (Data driven, abreviado DD). La arquitectura propuesta es una estrategia de varios niveles en donde: (i) el primer nivel detecta la ocurrencia de una falla (detección), mientras que (ii) el segundo identifica su origen (aislamiento). Se estudiaron y compararon cuatro técnicas de clasificación para cada uno de los niveles (Máquinas de Vectores de Soporte, Redes Neuronales Artificiales, K vecinos cercanos y Mezcla de Gaussianas). La mejor estrategia en cada nivel fue seleccionada para construir el sistema FDI. El rendimiento del sistema propuesto se evalúa en un modelo de referencia de una turbina eólica de escala comercial

Revisión de sistemas de control en red como base para sistemas satelitales de pequeña escala

el presente artículo parte de la premisa complementaria entre sistemas satelitales de gran escala y sistemas en red de pequeña escala que puedan suplir los mismos servicios, por lo tanto, se presentan diferentes enfoques de trabajos desarrollados en torno a los aportes de sis- temas de control en red, como fundamento al desarrollo de nuevas tecnologías en la operación de sistemas satelitales y de servicios aeroespaciales, los cuales se han convertido en un desafío permanente para diferentes disciplinas y países en vía de desarrollo alrededor del mundo. En este sentido, se realizó una revisión descriptiva organizada mediante tópicos y descriptores para la búsqueda de factores de diseño en relación con los sistemas de operación y control que han sido fuente de trabajo, tanto para la con guración de constelaciones como de clúster satelitales; logrando con esto identi car las tendencias y aportes que en materia de sistemas multiagente se han desarrollado, así como las pautas necesarias para la formulación de soluciones a las necesidades de coordinación de sistemas de bajo costo, que sean capaces de brindar alternativas sostenibles para países como Colombia frente a la democratización del espacio. Con esta revisión se obtienen como resultados diferentes lineamientos para la definición de requerimientos, la descripción de arquitecturas y modelos de referencia, así como algunos factores de uso en tecnologías comparadas, que en términos prácticos brindan las herramientas para la generación de alternativas de diseño de misión en aplicaciones de seguridad crítica y defensa, que pueden ser extendidas en enfoques de sistemas satelitales multiagente

Algoritmo para la planeación de trayectorias de robots móviles empleando enjambres de partículas brownianas

En este documento se presenta la propuesta de un algoritmo para la planeación de trayectorias empleando un modelo de partículas activas Brownianas. Existen varios métodos para la planeación de trayectorias en robótica móvil, siendo de los más populares el basado en campos potenciales artificiales, sin embargo, este método tiene la desventaja de presentar mínimos locales, lo cual puede hacer que el robot no logre llegar al punto destino. Aunque ya se han realizado aplicaciones de partículas para evadir mínimos locales, en la propuesta aquí presentada se busca emplear un modelo compacto que permita la planeación de trayectorias evadiendo mínimos locales

Análisis y simulación del comportamiento de vorticidad para el modelo de partícula auto-propulsada

Context: In this paper several analyzes are performed to a self-propelled swarm model; this model permits to describe the swarm behavior. It is characterized by having both, linear and circular movements which are utilized to search nourishment as well as to evade obstacles and predators.Method: In regard of the analyzes performed, it is first calculated the equilibrium points, then the conservation of energy and angular momentum is observed. Finally, it is performed an estimate of the rotation radius when the particles made circular motions. The simulations were made considering the analyzes in order to observe the most important characteristics of the studied model.Results: From the analyzes, it is seen that the interaction among particles acts as a centripetal force directed to the rotation center of the swarm, such that the particles can describe a circular trajectory at a constant speed.Conclusions: Through the analysis some important features of the model were identified, these features were presented via simulations. It was mainly observed the capacity of the model to describe linear and circular movements depending on parameters configuration.Contexto: En este documento se realizan varios analisis a un modelo enjambre de partículas autopropulsadas. Con estos análisis se busca mostrar que el enjambre tiene la capacidad de realizar movimientos circulares, lo cual también se presenta de forma cualitativa mediante varias simulaciones del modelo. Método: Sobre los análisis realizados se tiene en primer lugar el cálculo de puntos de equilibrio, posteriormente se observa la conservación de energía y momento angular, finalmente se realiza la estimación del radio de giro de las partículas cuando estas realizan movimientos circulares. Las simulaciones se realizan considerando los análisis de tal forma que se pueden observar las características más relevantes del modelo estudiando.Resultados: De los análisis realizados se aprecia que la componente de interacción entre partículas actúa como una fuerza centrípeta dirigida al centro de rotación del enjambre de tal forma que las partículas pueden describir una trayectoria circular a una velocidad constante.Conclusiones: Mediante los análisis realizados se identificaron varias características importantes del modelo estudiado las cuales de muestran de forma cualitativa mediante simulaciones. Palabras clave: Autopropulsión, modelo, partícula, vórtice.

Análisis de las condiciones iniciales para el algoritmo de optimización basado en enjambres partículas con comportamiento de vorticidad

This paper analyzes the effect of different configurations of initial conditions for the optimization algorithm based on particle swarms with vorticity behavior. The proposed algorithm combines the gradient-based search and particle swarm behavior, thus, this algorithm can be affected by the initial conditions for the particles. Finally, a 2D test function is used to observe the characteristics of the algorithm.Este artículo analiza el efecto que tienen diferentes configuraciones de condiciones iniciales para el algoritmo de optimización basado en enjambres de partículas con comportamiento de vorticidad. El algoritmo propuesto combina la búsqueda basada en gradiente y un comportamiento de enjambre de partículas, por lo cual, este algoritmo puede ser afectado por las condiciones iniciales dadas para las partículas. Para observar las características del algoritmo se emplea una función de prueba 2D

Algoritmo de optimización basado en enjambres de partículas con comportamiento de vorticidad y búsqueda individual y grupal

In this document, it will be introduced the pro­posal for optimization algorithm based on particle swarms vorticity features, where a search group is considered through the association to the midpoint of the swarm and an individual search is given for the best position of each individual. The search group seeks to achieve the convergence of the whole swarm, whereas the individual search allows better exploration in pursuant of space. The algorithm has convergence and exploration behavior given by the selected model which is based on the behavior of a swarm of individuals. For establishing the algorithm performance, a set of test functions in two dimensions is used.En este documento se realiza la propuesta de un algoritmo de optimización basado en un enjam­bre de partículas con características de vorticidad, donde se considera una búsqueda grupal asociada al punto medio del enjambre y una búsqueda in­dividual dada por la mejor posición de cada indi­viduo. Con la búsqueda grupal se espera lograr la convergencia de todo el enjambre, mientras que la búsqueda individual permite una mejor explo­ración del espacio de búsqueda. El algoritmo pre­senta fases de convergencia y exploración dadas por el modelo seleccionado, el cual se encuentra basado en el comportamiento de un enjambre de individuos. Para establecer el desempeño del al­goritmo se emplea un conjunto de funciones de prueba en dos dimensiones