1. Curso de nivelación SNNA
Tutor: Ing. Irene Tuston
INTRODUCCIÓN A LA COMUNICACIÓN CIENTÍFICA
Ing. Narcisa Portalanza
“PROYECTO DE AULA”
1.- DATOS INFORMATIVOS:
- Integrantes :
- Erik Izurieta
- Carlos Paucar
- ÁlvaroBerrones
- David Ricaurte
- Marco Mejía
- Diego Hernández
- Mail: crlspaucar16@gmail.com

2. Tema: Control de Robots basado en Bioseñales
SINTESIS
Cada día el alcance de la tecnología está a nuestra mano, basándonos en el desenvolvimiento
conmáquinas simples hasta el desarrollo de software avanzado, inconscientemente hacemos que
nuestras creaciones se parezcan cada día más a nosotros en la forma de su procesamiento de
información, aunque falta mucho para llegar a la concepción de un cerebro autónomo en máquinas, las
ventajas que nos dan las máquinas controladas por bioseñales son muy extensas y variadas que van
desde la fuerza hasta la precisión casi exacta de movimientos. Esto ha avanzado de tal forma que
controlamos robots a través del Brain Machine Interface (BMI) que es un medio de control que permite
rapidez y precisión en las órdenes establecidas a las distintas etapas autoejecutables del androide.
Es necesario saber que la Robótica Evolutiva (RE) es un área de la Robótica Autónoma en la que se
desarrollan los controladores de los robots mediante la evolución al usar Algoritmos Genéticos que van
desde el control manual, visual, hasta directamente el cerebral o controlado por nervios y dirigiendo
particularmente los distintos patrones de la máquina.Habitualmente se evolucionan Redes Neuronales ya
que se sigue el referente biológico y simplifica el diseño y la representación en el algoritmo genético.
Partiendo sobre que es un algoritmo genético podemos decir que los AGs (Algoritmos genéticos) son
métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización. Están
basados en el proceso genético de los organismos vivos. A lo largo de las generaciones, las poblaciones
evolucionan en la naturaleza de acorde con los principios de la selección natural y la supervivencia de los
más fuertes, postulados por Darwin. Por imitación de este proceso, los Algoritmos Genéticos son capaces
de ir creando soluciones para problemas del mundo real. La evolución de dichas soluciones hacia valores
óptimos del problema depende en buena medida de una adecuada codificación de las mismas.
Al hablar de la“Robótica Evolutiva” tiene varios objetivos que a menudo son simultáneos. El punto de
vista de la ingeniería crea controladores de robots para realizar tareas útiles en el mundo real y que
soluciones una serie de expectativas creadas por su fabricante y de la sociedad en sí. Así se relacionan
en el campo de la industria, minería exploración espacial, etc con el fin de llegar donde la mano del
hombre por varias razones o circunstancias físicas no lo puede o es imposible hacerlo.
La razón por la que escogimos este tema es porque en sí, tiene una tendencia tecnológica de alto interés
para las personas amantes a los avances y que harían de esto un tema social, nuestro proyecto se
fundamenta en el conocimiento de los mecanismos de control de nuevos robots que se guíen de
bioseñales que se originan del hombre con el fin de superar barreras físicas que poseemos y las
complementemos con la ventaja mecánica que nos aportaría un robot, también porque gracias a la
comprensión de este tema vamos adquiriendo nuevas formas de ver el avance tecnológico de nuestros
días, y adquirimos nuevas perspectivas de ver nuestra carrera, y las ventajas que esta nos aporta.

3. RECOLECCION DE DATOS:
Basándonos en la divulgación de esta información destinada en las redes sociales y en un blog creado
para este fin hemos podido constatar, que un alto grado de personas se sienten atraídas hacia este tema
y ha despertado curiosidad a la vez que interés.
El estudio está enfocado a las formas de manejo y direccionamiento que existen para controlar a un robot,
los recursos y ver el grado de complejidad que posee un estudio de este nivel. Esta vez gracias una base
de datos preestablecida hallamos que es difícil conseguir un grado de sensibilidad de la maquina ante
estímulos básicos para el hombre por lo que sus creadores innovan sus propios recursos técnicos y tratan
de obtener una estructura muy bien calibrada.
HIPOTESIS: La configuración del framework para el desarrollo de las pruebas en la modalidad control-
mental con auto foco, adopto la siguiente ruta de comandos: left-stop, forward-stop, right-stop. En la
ejecución del comando forward se configuró con un tiempo de 2 segundos y los giros con un tiempo de 50
segundos. Se cambió la modalidad a manual y se obtuvieron mejores resultados sin el auto foco.
VARIABLES.- Son el número de pruebas, la cantidad de controles, los tiempos parciales de checkpoint
(Cp) y los porcentajes de eficacia con control mental (Bm) y por control manual (Mc).
SUJETOS DE LA INVESTIGACIÓN.- Los sujetos que se tomaron en dicha investigación fueron los
Robosapiens (bípedos) de la familia WowWeeRobotics y el robot Móvil NTX del Instituto Federal Suizo de
Tecnología en Lausanne y el BMI Emotiv, que se pusieron a prueba con la finalidad de medir eficacia con
bioseñales de naturaleza humana.
Luego de haber analizado la información y tras habernos introducido en el tema a tratar, concluimos que
estas fases de prueba en robots son muy prometedoras, pues su estudio se fundamenta en la mejora
continua de métodos de calibración en sensaciones motrices y motoras de las maquinas guiadas por
señales provenientes de patrones musculares, nerviosos y cerebrales, que gracias a interfaces robóticas
avanzadas han logrado el desarrollo de la nueva generación de robots que prometen satisfacer muchas
necesidades del hombre como es la de prótesis en humanos, exploración de lugares remotos para el
hombre en nombre del avance tecnológico.
CONCLUSIONES.- Las conclusiones que llegamos al finalizar nuestra investigación es porque conocimos
las formas que existen para guiar a un robot, luego de establecer relaciones entre los diferentes procesos
a seguir para la comprensión de las ventajas que nos aporta el uso de máquinas autómatas y finalmente
saber cuál es la forma más eficaz para controlar a un robot guiado por bioseñales.
Tomado de:Wicc 2010- XllWorkshop de Investigadores en Ciencias de la Computación.