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Multibot. Robótica aplicada al rescate urbano

Nuevo

Autores: Miguel Ricardo Pérez Pereira, Giovanni Rodrigo Bermúdez Bohórquez y José Danilo Rairán Antolines
Editorial: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Edición: Primera, 2018
Formato: Libro
Rústica, 17x24 cm
229 páginas
Peso: 0.300Kg
ISBN: 9789585434851

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Reseña. Multibot. Robótica aplicada al rescate urbano

La robótica se ha convertido en un pequeño gran pretexto para el desarrollo de actividades de investigación, estudio e implementación de alternativas, algunas de ellas innovadoras y emprendedoras, que faciliten la solución de problemas cotidianos en la sociedad.
 
"Multibot. Robótica aplicada al rescate urbano", es un libro que recoge los aspectos fundamentales, alcanzados en el desarrollo de un proyecto de investigación financiado por la Universidad Distrital Francisco José de Caldas y realizado por los grupos de investigación en Robótica Móvil Autónoma (Roma) y en Control Electrónico (Gice). Entre los aspectos fundamentales que se presentan se encuentra el desarrollo de algoritmos reactivos de cooperación, desarrollado en un equipo de cuatro robots móviles, cada uno con algoritmos de fusión sensorial, visión artificial y sistemas bioinspirados a través de la implementación de una propuesta novedosa de controladores basado en emociones, todo con el principal objetivo de aportar a la comunidad científica colombiana e internacional nuevos elementos de estudio en el área de la robótica de servicio.

Contenido. Multibot. Robótica aplicada al rescate urbano

Agradecimientos
Prefacio
 
Búsqueda y rescate urbano
Equipos de búsqueda y rescate urbano
Técnicas de búsqueda
- Técnicas de búsqueda en espacios cerrados
- Técnica de levantamiento de croquis
- Técnica de rastrillaje
- Técnica circular externa sin rotación
- Técnica circular externa con rotación
Inclusión de robots a los equipos USAR
 
Plataforma robótica DaNI 2.0
Especificaciones generales
Configuración dirección IP
Comunicación inalámbrica
Router Linksys E2500
Network Streams
Desarrollo y validación del modelo cinemático
 
Fusión sensorial
Sensor de calor TPA81
Sensor para el monitoreo de la humedad relativa y la temperatura SHT71
- Conexión
- Pruebas
- Error absoluto y error relativo
- Histéresis
Sensores para la detección de gases tóxicos o inflamables
- Sensor de gas TGS3870
- Sensor de gas MQ135
Sensores para la medición de la velocidad angular Giroscopio NGY1044
Sensor para determinar la localización. Brújula digital CMPS03
Conexión principal entre los sensores y la plataforma
Resultados
Algoritmos de fusión de sensores
- Riesgo químico
- Peligro de los gases a detectar
- Entradas y salidas del sistema
- Reglas
Pruebas del sistema de fusión sensorial
- Cigarrillo
- Madera
- Sensor MQ135 (óxido nitroso)
- Sensor MQ135 (amoniaco)
- Sensor MQ135 (benceno)
- Sensor TGS3870 (metano y monóxido de carbono)
Fotografías
 
Navegación del robot por filtros de Kalman
Determinación de parámetros para el filtro de Kalman
- Modelo cinemático
- Modelo odométrico
- Fases del filtro de Kalman
Implementación del filtro
Algoritmo de evasión de obstáculos
- Primera prueba
- Segunda prueba
- Tercera prueba
 
Visión artificial
Detección de obstáculos basado en cámara web
Adquisición de imágenes en LabVIEW
Algoritmo segmentación de imágenes
Detección de marcas naturales con Kinect de Microsoft
- Principio de funcionamiento
- Composición del Kinect
- Kinect for Windows y Matlab
- Kinect for Windows y LabVIEW
- Obtención de parámetros para ajuste de coordenadas x, y en la matriz de profundidades
- Adaptación del Kinect a la plataforma robótica
- Extracción de marcas naturales
 
Control del robot basado en emociones
Selección de un modelo computacional de las emociones
Arquitectura del control basado en emociones
Definición de los estados emocionales para el controlador basado en emociones
Caracterización en la frecuencia del controlador basado en emociones
Modelo de la plataforma diferencial
Control clásico del robot
Modelo de referencia
Estrategia de control basado en emociones aplicada al robot
Aprendizaje por refuerzo
Controlador basado en emociones con aprendizaje por refuerzo
Conclusiones y trabajo futuro
Anexo 1. Diagrama de conexiones de una red neuronal con aprendizaje en línea, 4, 4, 2, 1
 
Protocolo de comunicación del sistema Multirobot
Implementación de la comunicación por sockets
Java sockets
- Modelo de comunicaciones con Java
- Librerías para manejo de tareas de red
 
Sistema Multirobot cooperativo
Técnica de rastrillaje
Comportamientos reactivos básicos implementados a nivel de un robot
- Capa Path
- Comportamiento Path
- Comportamiento Scan
- Comportamiento Avoid
- Capa Search
- Capa Wander
- Capa Call
Comportamientos reactivos básicos implementados a nivel Multirobot
- Capa Sync
- Capa Lineup
- Capa Prey
 
Conclusiones
Referencias