Planificación y control de la marcha de un exoesqueleto de miembro inferior mediante visión

En este proyecto se ha realizado la planificación de trayectorias de un exoesqueleto de miembro inferior. Se ha partido del diseño de un exoesqueleto de pierna y su modelo URDF y se han seguido los siguientes pasos: 1. Diseño del modelo del robot en xpp: http://wiki.ros.org/xpp. Se ha diseñado el exoesqueleto para que sea capaz de generar los movimientos necesarios en las piernas del usuario para alcanzar una determinada localización. Por lo tanto, no sólo permite el movimiento de sus articulaciones, sino también hacerlo de forma que permita guiar al usuario hasta que su cuerpo alcance la posición y orientación indicada. 2. Integración del exoesqueleto simulado en towr: https://github.com/ethz-adrl/towr. Este framework permite generar un problema de optimización para la generación automática de trayectorias de robots. En concreto, en este proyecto se ha evaluado el uso de este tipo de soluciones para la planificación de movimientos de exoesqueletos y la generación de patrones de marcha. Un aspecto fundamental en este caso es que los movimientos del robot se deben ajustar a la capacidad de movimiento del usuario. Por lo tanto, el espacio de búsqueda del problema de optimización deberá ser dinámico y ajustado en cada momento al estado del paciente. Esto ha permitido generar movimientos realistas y adaptados al paciente. 3. Uso de visión para el reconocimiento del terreno. Se ha utilizado una cámara Intel REALSENSE LiDAR L515 y procesado la nube de puntos para extraer las características que definen el terreno por el que ha de moverse el exoesqueleto. Más concretamente, se ha analizado su utilización para el reconocimiento de escaleras lo que ha permitido planificar movimientos del exoesqueleto para subir escaleras

Detección y modelado de escaleras con sensor RGB-D para asistencia personal

La habilidad de avanzar y moverse de manera efectiva por el entorno resulta natural para la mayoría de la gente, pero no resulta fácil de realizar bajo algunas circunstancias, como es el caso de las personas con problemas visuales o cuando nos movemos en entornos especialmente complejos o desconocidos. Lo que pretendemos conseguir a largo plazo es crear un sistema portable de asistencia aumentada para ayudar a quienes se enfrentan a esas circunstancias. Para ello nos podemos ayudar de cámaras, que se integran en el asistente. En este trabajo nos hemos centrado en el módulo de detección, dejando para otros trabajos el resto de módulos, como podría ser la interfaz entre la detección y el usuario. Un sistema de guiado de personas debe mantener al sujeto que lo utiliza apartado de peligros, pero también debería ser capaz de reconocer ciertas características del entorno para interactuar con ellas. En este trabajo resolvemos la detección de uno de los recursos más comunes que una persona puede tener que utilizar a lo largo de su vida diaria: las escaleras. Encontrar escaleras es doblemente beneficioso, puesto que no sólo permite evitar posibles caídas sino que ayuda a indicar al usuario la posibilidad de alcanzar otro piso en el edificio. Para conseguir esto hemos hecho uso de un sensor RGB-D, que irá situado en el pecho del sujeto, y que permite captar de manera simultánea y sincronizada información de color y profundidad de la escena. El algoritmo usa de manera ventajosa la captación de profundidad para encontrar el suelo y así orientar la escena de la manera que aparece ante el usuario. Posteriormente hay un proceso de segmentación y clasificación de la escena de la que obtenemos aquellos segmentos que se corresponden con "suelo", "paredes", "planos horizontales" y una clase residual, de la que todos los miembros son considerados "obstáculos". A continuación, el algoritmo de detección de escaleras determina si los planos horizontales son escalones que forman una escalera y los ordena jerárquicamente. En el caso de que se haya encontrado una escalera, el algoritmo de modelado nos proporciona toda la información de utilidad para el usuario: cómo esta posicionada con respecto a él, cuántos escalones se ven y cuáles son sus medidas aproximadas. En definitiva, lo que se presenta en este trabajo es un nuevo algoritmo de ayuda a la navegación humana en entornos de interior cuya mayor contribución es un algoritmo de detección y modelado de escaleras que determina toda la información de mayor relevancia para el sujeto. Se han realizado experimentos con grabaciones de vídeo en distintos entornos, consiguiendo buenos resultados tanto en precisión como en tiempo de respuesta. Además se ha realizado una comparación de nuestros resultados con los extraídos de otras publicaciones, demostrando que no sólo se consigue una eciencia que iguala al estado de la materia sino que también se aportan una serie de mejoras. Especialmente, nuestro algoritmo es el primero capaz de obtener las dimensiones de las escaleras incluso con obstáculos obstruyendo parcialmente la vista, como puede ser gente subiendo o bajando. Como resultado de este trabajo se ha elaborado una publicación aceptada en el Second Workshop on Assitive Computer Vision and Robotics del ECCV, cuya presentación tiene lugar el 12 de Septiembre de 2014 en Zúrich, Suiza

Mejora de las capacidades de un robot mini-humanoide de subida y bajada de escaleras

En esta memoria se presenta el desarrollo de las mejoras de las capacidades de un robot mini humanoide de subida y bajada de escaleras. El proyecto está realizado con el objetivo de concursar en la Prueba de escaleras de CEABOT que es una competición de robótica donde los alumnos de distintas universidades miden las capacidades de sus robots en diferentes desafíos. La Asociación de Robótica de la Universidad Carlos III de Madrid con el apoyo del Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática propone este proyecto con el fin de alcanzar los mejores resultados en la competición, además de permitir al alumno ampliar sus conocimientos sobre robótica. Las mejoras de las capacidades del robot se han realizado mediante tres modificaciones que son: implementar sensores más precisos, aumentar el equilibrio y la autonomía del robot mediante el incremento del número de baterías y el diseño de nuevos soportes para las mismas, cambiar el controlador del robot por otro con mayor capacidad de conexión de sensores y mayor velocidad de procesamiento. Los sensores utilizados son de un modelo desarrollado en el proyecto “Diseño y desarrollo de sistema anticolisión con sensores de proximidad sin contacto” realizado por compañeros de la Universidad Carlos III. Para su correcto funcionamiento ha sido necesario soldar cables que facilitan su conexión al controlador, además hubo que programar una señal PMW mediante una placa Arduino Uno, para que el sensor pueda emitir y captar la señal de infrarrojos. Una vez que el sensor estuvo operativo el último paso fue calibrarlo para que la información captada sea fiable. El mayor número de baterías supone un aumento de la autonomía del humanoide, para poder acoplarlas al robot se diseñaron nuevos compartimentos que se colocaron estratégicamente para mejorar la estabilidad del robot y así disminuir el riesgo de caídas. Estos compartimentos fueron modelados con la ayuda de un software de diseño y fabricados con impresoras 3D. Para elegir el controlador encargado de los movimientos del robot se realizó un estudio de las diferentes placas que se encuentran en el mercado, después de una comparativa entre los distintos modelos se escogió la placa CM9.04-B debido a que presenta salidas TTL que son las indicadas para la conexión de los servos del robot, otro factor importante es que posee varios pines de entrada para la lectura de sensores de una amplia gama. Al finalizar el proyecto el robot fue capaz de realizar de manera satisfactoria la tarea de subida y bajada de escalones.Ingeniería Electrónica Industrial y Automátic

Transporte de paquetería en entorno cerrado con navegación autónoma e inteligencia artificial

Se trata de la creación de un sistema, tanto virtual como real, encargado de realizar el transporte automático de paquetería dentro de entornos cerrados como almacenes, tiendas, oficinas...por medio de sistemas de navegación autónoma, gracias al sistema operativo de ROS. Con la adición de la detección y reconocimiento de personas por medio de varios algoritmos basados en IA, para añadir valor referente a los aspectos de acercamiento, seguridad y personalización. Todo ello con la vista puesta en mejorar la calidad de puestos de trabajo, ante el aumento del interés por la flexibilidad dentro de las empresas, y eliminar la necesidad de realizar ciertas tareas pesadas y repetitivas por las personas, para poder centrar sus esfuerzos en trabajos más ricos para sus carreras profesionales

Creación de un servicio de apoyo y orientación para los pacientes de la unidad de baja visión del Centro Universitario de la Visión

En aquest treball s’exposa el marc contextual per a l’engegada d’un servei de suport i orientació dirigit als pacients de la Unitat de Baixa Visió del Centre Universitari de la Visió. Per això és imprescindible definir el concepte d’ajust psicosocial a la discapacitat visual, es a dir, la reacció adaptativa davant la pèrdua i el seu correlat discapacitant, i assenyalar las limitacions i restriccions que afecten a la persona amb deficiència visual. Les variables psicosocials que modulen aquest procés són difícils de concretar per la dificultat d’englobar la individualitat de cada cas. Així i tot, existeix una conformitat generalitzada en la rellevància de la significació de la malaltia, la valoració dels recursos tant personal com socials, els sentiments psicopatològics, les repercussions observables i la pèrdua visual. A causa d’aquesta àmplia heterogeneïtat és necessari comptar amb una extensa gamma d’eines que ens permetin avaluar totes les variables per conèixer quins són els punts forts y febles de la persona, permetent una ajuda psicosocial personalitzada, en el cas que fos necessària. La pèrdua de visió ja sigui total o parcial, adquirida o congènita, no pot –i no ha de- ser entesa solament com una patologia física ni tampoc ser tractada únicament com a tal. El dèficit visual és, de fet, una experiència particularment traumàtica per la qual el pacient ha d’assumir una important càrrega emocional. En aquest sentit serà de vital importància la relació entre professional sanitari i el pacient. Facilitar informació, tant al subjecte com als familiars, sobre els diferents recursos, així con les ajudes i prestacions a l’abast, juntament amb les dades i condicions relatives per sol·licitar-les pot ajudar a aconseguir una participació activa del pacient. L’anàlisi efectuat ens permet concloure que és necessari enriquir els serveis tradicionals amb una unitat de suport i orientació

Integración de sensores a bordo del robot mini-humanoide Bioloid

En este proyecto se ha desarrollado el pie robótico ROBfoot para ser integrado en plataformas robóticas mini-humanoides. El proyecto nace en la línea de investigación de robótica mini-humanoide de la Asociación de Robótica de la Universidad Carlos III de Madrid persiguiendo aumentar las capacidades de las plataformas robóticas mini-humanoides que disponen. El pie robótico tiene la capacidad reconocer el entorno, procesar información y establecer comunicación con el controlador principal de la plataforma robótica mini-humanoide. Para ello se incorpora un completo sistema de sensorización y se integra un microcontrolador que desempeña la función de controlador del pie robótico, analizando la información de los sensores y comunicandose con el controlador de la plataforma mini-humanoide. El robot mini-humanoide con el pie robótico instalado aumenta su versatilidad al ser posible la programación de nuevas habilidades antes impracticables. Se persigue dotar de la habilidad de ascender y descender por una escalera de manera autónoma y el pie robótico debe tener la capacidad detectar y posicionar los escalones de dicha escalera. Se persigue no obstante el diseño de un pie robótico completo y funcional que sea apto para desempeñar otras funciones y de servir en investigaciones de robótica humanoide. El pie robótico desarrollado ha sido empleado en el concurso nacional de robots mini-humanoides CEABOT donde su funcionamiento ha sido verificado y su utilidad confirmada.ROBfoot, the robotic foot designed for mini-humanoid robots has been developed in this project The project arises inside the mini-humanoids investigation group of Carlos III University of Madrid Robotics Association in order to increase the mini-humanoid robots’ capabilities they posses. The robotic foot recognises the enviroment, processes the information and stablishes communication with the mini-humanoid robot’s main controller. To accomplish this, a complete sensor system is embodied and a microcontroller which acts as the robotic foot’s controller, analyzing information and communicating with the mini-humanoid’s main controller, is integrated. The mini-humanoid robot increases its versatility with the robotic foot installed as new habilities, which their establishment where impossible before, can be programmed. It is pursued to grant the hability to automously climb a stair, so the robotic foot must have the capability to detect the steps of a stair. However, it is intended to design a complete and functional robotic foot able to perform other functions and be useful in humanoid robotics investigations. The robotic foot was used in the national mini-humanoid robotics championship CEABOT where its functioning was verified and its serviceability confirmed.Ingeniería Electrónica Industrial y Automátic

Evaluación de sistemas inerciales para la clasificación de la actividad física

En este Trabajo de Fin de Grado (TFG) se presenta una evaluación detallada de los sistemas de medida inercial (IMUs) que son empleados en aplicaciones que tienen como objetivo realizar una clasificación de la actividad física. Para ello se hará uso de una selección de dispositivos disponibles en el mercado, y se implementarán una serie de algoritmos que proporcionen la información requerida para la evaluación. La selección de los dispositivos sometidos a evaluación se ha llevado a cabo tras una búsqueda bibliográfica de las IMUs que presentan un nivel de prestaciones acorde a lo requerido para las aplicaciones presentadas. Se han localizado un total de 24 dispositivos, y se han clasificado en tres bloques en función de sus prestaciones principales. Se han analizado los parámetros de funcionamiento más característicos, así como las especificaciones técnicas más relevantes para establecer un criterio de selección. Bajo este criterio se han elegido cuatro dispositivos a evaluar. La evaluación a la que han sido sometidas las IMUs ha permitido estudiar el funcionamiento de los dispositivos cuando son empleados en aplicaciones de clasificación de actividad física. Se han implementado dos algoritmos principales para obtener los ángulos de Euler a partir de los datos brutos del acelerómetro y giróscopo de los dispositivos, y para obtener información sobre el posicionamiento. Se ha propuesto una mejora del algoritmo de estimación de ángulos de Euler utilizado inicialmente, y se ha comprobado que reduce hasta en un 60% el error de desviación en la señal de orientación. Por último se presenta una serie de pruebas de verificación de características que tienen como objetivo validar las prestaciones que ofrecen las IMUs. Se han analizado los resultados, probando distintas ubicaciones de posicionamiento de los dispositivos en el cuerpo (tobillo, muñeca y pecho), y se han estudiado las ventajas e inconvenientes que ofrece cada una de estas posiciones.This Final Degree Project (TFG) presents a detailed evaluation of the inertial measurement systems (IMUs) that are typically used in applications aimed to perform a classification of human physical activity. To this purpose, a selection of devices available on the market will be used and a series of algorithms will be implemented to provide the information required for such evaluation. The selection of the devices submitted to evaluation has been carried out after a bibliographic search of the IMUs that present a level of services according to what is required for the presented applications. A total of 24 devices have been identified. Furthermore, a comprehensive classification has been made in three blocks according to their main features. The key characteristic operating parameters have been analysed as well as the most relevant technical specifications in order establish a sound selection criterion. Under this criterion, four devices have been chosen to undergo this evaluation. The evaluation to which the IMUs have been submitted has permitted to study the operation of the devices when they are used in physical activity classification applications. Two main algorithms have been implemented to obtain the Euler angles from the raw data of the accelerometer and gyroscope of the devices as well as to obtain information about the positioning. An improvement of the Euler angle estimation algorithm initially used has been proposed, and it has been confirmed that it reduces the error of deviation in the orientation signal by up to 60%. Finally, a series of tests to further verify their technical characteristics are also presented with the aim of validating the performance of IMUs. The results have been analyzed by testing different positioning locations of the devices in the human body (ankle, wrist and chest) enabling a thorough assessment of the advantages and disadvantages offered by placing the IMUs in each of these body locations.Grado en Ingeniería en Electrónica y Automática Industria