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PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -327 CIPITECH 2011
ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7
ÁREA 3: ELÉCTRICA, ELECTRÓNICA, ELECTROMECÁNICA, MECÁNICA
Y MECATRÓNICA
ALGORITMOS DE CONTROL CINEMÁTICO Y SU APLICACIÓN EN CONTROL DE GRUPOS DE ROBOTS................... 329
ALTERNATIVE TEMPLATE FOR CNN’S SYNAPSES TO GENERATE VARIED PATTERNS FOR THE LOCOMOTION OF A
HEXAPOD ROBOT............................................................................................................................................... 340
ANÁLISIS DE FATIGA DEL ESTABILIZADOR VERTICAL DE UNA AERONAVE NO TRIPULADA.................................. 350
ARQUITECTURAS EN HARDWARE RECONFIGURABLE PARA DECODIFICADORES DE HUFFMAN Y SU
IMPLEMENTACIÓN EN CPLDS............................................................................................................................. 359
AUTOMATIZACIÓN DE UNA MÁQUINA EXPENDEDORA DE CAFÉ ....................................................................... 366
DESARROLLO DE UN GO-KART ELÉCTRICO ......................................................................................................... 372
DISEÑO DE MOLDE PARA INYECCIÓN DE UN ATOMIZADOR USANDO MOLDFLOW............................................ 381
DISEÑO DE UNA CASA BIOCLIMÁTICA CON ORIENTACIÓN SOLAR PASIVA......................................................... 390
EFECTO DE LA APLICACIÓN DE UNA RESINA BASE SILICÓN SOBRE CAPACITORES DE TANTALIO DE MONTAJE
SOBRE SUPERFICIE ............................................................................................................................................. 399
EVALUATE THE CATHODE SURFACE TEMPERATURE IN HID LAMPS USING GENETIC ALGORITHMS. ................... 408
GENERADOR EÓLICO PARA EL ABASTECIMIENTO DE ENERGÍA PARA UNA CASA HABITACIÓN DE BAJO CONSUMO
.......................................................................................................................................................................... 412
HOMOGENIZACIÓN DE MATERIALES COMPUESTOS ELÁSTICOS REFORZADOS POR FIBRAS UNIDIRECCIONALES –
S-GLASS/EPOXY ................................................................................................................................................. 418
IMPLEMENTACIÓN DE UN CONTROL NEURONAL Y SU CONTRASTACIÓN CONTRA TÉCNICAS DE CONTROL
CLÁSICO UTILIZANDO LABVIEW ......................................................................................................................... 427
IMPLEMENTACIÓN DE UNA RUTINA EN EL CENTRO INTEGRADO DE MANUFACTURA DEL INSTITUTO
TECNOLÓGICO DE PARRAL................................................................................................................................. 436
INGENIERÍA INVERSA EN EL CENTRO INTEGRADO DE MANUFACTURA DEL INSTITUTO TECNOLÓGICO DE PARRAL
.......................................................................................................................................................................... 445
NEURAL-FUZZY APPROACH TO OPTIMIZE PROCESS PARAMETERS FOR INJECTION MOLDING MACHINE ........... 454
NEURAL-FUZZY APPROACH TO TRIM RESISTOR VALUE IN ORDER TO CONTROL ANALOG OUTPUT VOLTAGE ON 8-
PIN HALL EFFECT SENSOR FOR POSITION OF AUTOMATIC CAR TRANSMISSION (P-R-N-D)................................. 460
PELÍCULAS DELGADAS SEMICONDUCTORAS BIS3 APLICADAS EN CELDAS SOLARES............................................ 466
SENSORES ÓPTICOS DISTRIBUIDOS PARA LA DETECCIÓN Y LOCALIZACIÓN DE FUGAS DE HIDROCARBUROS ..... 473
SIMULACIÓN DE CONTROLADORES PID CLÁSICO Y DIFUSO PARA CONTROLAR LA POSICIÓN DE UN
SERVOMOTOR ................................................................................................................................................... 481
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SIMULACIÓN DE UN BRAZO ROBOT DE 2 GRADOS DE LIBERTAD ENTRENADO CON REDES NEURONALES PARA LA
RECREACIÓN DE IMÁGENES TOMADAS POR UNA CÁMARA............................................................................... 490
SISTEMA DE COMUNICACIÓN PARA DISCAPACITADOS (CUADRIPLÉJICOS) ........................................................ 497
SISTEMA DE SENSORES ULTRASÓNICOS PARA LA DETECCIÓN DE OBJETOS EN LA NAVEGACIÓN AUTÓNOMA .. 505
SISTEMA GENERADOR DE MAPAS PARA NAVEGACIÓN DE ROBOTS................................................................... 514
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ALGORITMOS DE CONTROL CINEMÁTICO Y SU APLICACIÓN EN
CONTROL DE GRUPOS DE ROBOTS
Gustavo Quintana Carapia, Jorge Samuel Benítez Read y José Armando Segovia De Los Ríos
División de Estudios de Posgrado e Investigación
Instituto Tecnológico de Toluca
Av. Tecnológico s/n. Ex-Rancho La Virgen
Metepec, Edo. De México. Cp. 52140
Departamento de Automatización e Instrumentación
Instituto Nacional de Investigaciones Nucleares
Carretera México-Toluca s/n, La Marquesa
Ocoyoacac, México C.P. 52750
gquintana296300@becariosmexico.org.mx, jorge.benitez@inin.gob.mx, armando.segovia@inin.gob.mx
Abstracto: En este artículo, se evalúa una técnica de control cinemático de las posiciones de robots móviles
enfocada al control de formación del grupo. Dicha técnica ha sido utilizada en el ámbito de los manipuladores
redundantes para obtener una solución que origine un espacio conveniente de articulaciones para cumplir con un
espacio de tareas requerido. La técnica es aplicable en el control de grupos de robots debido a que en este caso el
problema de la cinemática inversa admite soluciones infinitas. De esta forma, la redundancia es aprovechada para
optimizar de acuerdo a algún criterio deseable. La evaluación de la técnica se realiza utilizando las librerías ARNL y
ArNetworking en un simulador propio de los robots Pioneer. Este trabajo es un estudio preliminar encaminado a la
implantación de algoritmos de control que permitan realizar misiones más avanzadas sobre la base del control por
comportamientos en espacio de estados.
1. INTRODUCCIÓN
En la actualidad, el campo de estudio de la robótica móvil autónoma y cooperativa es muy fértil. Con una gran
cantidad y variedad de líneas de investigación en desarrollo, se busca demostrar que un equipo de robots puede
efectuar trabajos en forma más rápida y con mayor exactitud que con robots individuales (Arai, 2002). El paradigma
del control basado en comportamientos (Arkin, 1998) es una influencia predominante para los proyectos
contemporáneos de robótica móvil. El control basado en comportamientos está inspirado en las interacciones
biológicas, naturales y sociales, que tienen lugar en las diferentes especies animales.
El control basado en comportamientos descompone el problema principal en sub-problemas que se resuelven
en paralelo. Posteriormente, con los resultados combinados de la ejecución en paralelo, se origina la siguiente orden
para el robot. El control basado en comportamientos mejora la eficiencia lograda con algoritmos de tipo secuencial.
Otras maneras de llamar a los sub-problemas incluyen: comportamientos, módulos funcionales, esquemas de
movimiento y tareas. La dificultad principal del control basado en comportamientos radica en la terminación
aleatoria del procesamiento de las tareas individuales. Esta condición existe incluso cuando todas las tareas reportan
resultados adecuados. La consecuencia directa de este hecho son los conflictos de incertidumbre entre trabajo
terminado o en ejecución. Los conflictos, a su vez, causan órdenes de control equivocadas.
Para limitar los efectos negativos de la falta de sincronía y para mejorar la exactitud del controlador, se
proponen diferentes alternativas para la composición de resultados del procesamiento paralelo. Entre ellas están la
asignación de prioridades a las tareas y la programación de algoritmos robustos adecuados para las singularidades
que aseguren un buen mapeo inverso de la velocidad. Las soluciones al problema de coordinación de
comportamientos se clasifican en tres grupos: métodos competitivos, métodos cooperativos y los métodos de espacio
nulo.
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Los métodos competitivos se caracterizan por considerar un solo comportamiento para crear la orden de
control. Los diferentes comportamientos compiten por ser el único elegido, el de mayor valor. Un ejemplo del
método competitivo es el control distribuido por capas propuesto por (Brooks, 1986) en el que existen módulos
asíncronos jerarquizados que se comunican a través de canales de bajo ancho de banda. Por otra parte, los métodos
cooperativos consideran la aportación de todos los comportamientos pero se suman mediante pesos ponderados. De
esta manera todos participan en la creación de la orden de control. En el esquema de control de movimientos
propuesto por (Arkin, 1989) las salidas de los comportamientos son llevadas a un supervisor de alto nivel que
selecciona los comportamientos activos y la orden de control.
Los métodos de espacio nulo incorporan técnicas de control de manipuladores redundantes para el manejo de la
composición de comportamientos. En (Bishop, 2003) se asigna una prioridad relativa a cada comportamiento por
medio de la cinética inversa de cada comportamiento. En otras palabras, se evitan los conflictos mediante la
expresión de los comportamientos como funciones de la configuración actual de cada robot. Los parámetros de la
configuración de los robots son sus posiciones, orientaciones y velocidades. Dichas funciones también sirven para
medir el grado de terminación y cumplimiento de las tareas. Ante la necesidad de contar con algoritmos que sean
robustos a singularidades, en (Antonelli, 2003) se desarrolla una técnica que asegura el funcionamiento correcto del
mapeo inverso de velocidades. En el presente trabajo se comprueba la funcionalidad de una técnica heredada del
control de manipuladores redundantes que consiste en el empleo de matrices Jacobianas para controlar la posición
de un grupo de robots Pioneer mediante dos funciones diferentes de comportamientos. En la sección 2 se presenta el
modelo matemático del control cinemático utilizado y en la sección 3 se describen las funciones de
comportamientos elegidas. La sección 4 explica cómo se realiza la experimentación y comenta los resultados
observados. La sección 5 concluye el artículo y expone las perspectivas del trabajo futuro.
2. MODELO MATEMÁTICO
Considerando un sistema de robots, el objetivo del método es controlar el valor extraído de la función de
comportamientos. Esta función es la que se compone de los resultados del procesamiento de cada comportamiento
individual y construye una señal a partir del estado actual de todos los robots.
Para establecer el modelo matemático que propone el método de espacio nulo, se define la posición y la
velocidad del i-ésimo robot con los vectores y que contienen las posiciones y las velocidades instantáneas en
las tres dimensiones :
[ ] (1)
[ ̇ ̇ ̇ ] (2)
Se agrupa la información de la configuración de los robots en los vectores . Contienen veces el
número de elementos debido a que incluyen en un único arreglo la totalidad de coordenadas y velocidades. Esta
forma de acomodar la información facilita una operación posterior en el cálculo de la señal de control.
[ ]
[ ]
(3)
Se determina la función de comportamientos , ecuación 4, que describe matemáticamente la tarea a controlar.
La función se expresa en términos de las posiciones actuales de los robots. Es también un vector cuyo
número de elementos depende de la tarea en particular. El número de elementos puede ser en ocasiones igual al
número de robots en tareas que por ejemplo, incluyan una relación lineal con sus posiciones, como puede ser el
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caso de una tarea que busque hallar el centroide del grupo. El valor de incluso puede llegar a ser de uno para
funciones de comportamientos escalares, como por ejemplo, al hallar el perímetro de un polígono formado por los
robots, cuando éstos actúan como los vértices.
( ) ( ) (4)
La primera derivada de la función de comportamientos es proporcional a las velocidades de los robots. Esta
relación es muy importante porque la matriz que se forma al derivar vectorialmente a la función de
comportamientos relaciona directamente a la variación de la tarea en función de las velocidades adoptadas por los
robots. La matriz J es una matriz Jacobiana de dimensiones
̇ ∑
( )
( ) (5)
La importancia de la matriz Jacobiana radica en que a través de ella se pueden generar referencias de
movimiento ( ). Las referencias de movimiento se logran al integrar las velocidades del vector . Esta operación
es posible de efectuar después de invertir la relación presentada en la ecuación 5 (Siciliano, 1988). Esto implica
calcular la matriz inversa, o la matriz seudo-inversa, de la matriz Jacobiana. La matriz seudo-inversa se calcula
mediante el método Moore–Penrose. Para matrices con más columnas que renglones ( ) el problema admite
soluciones infinitas. Esta redundancia se puede aprovechar para optimizar, de acuerdo a algún criterio. Un
requerimiento típico es buscar una velocidad de norma mínima, lo que lleva a la solución de mínimos cuadrados que
se encuentra en la ecuación siguiente.
( ) ̇ ̇ (6)
El controlador obtiene entonces las posiciones deseadas a partir de las velocidades conocidas. Durante la
integración en tiempo discreto de las velocidades aparece un error inevitable. La ecuación 7 muestra una alternativa
para minimizar el error. De esta manera se puede conseguir que la función deseada sea conseguida a partir de la
función actual. La modificación que ha sufrido la ecuación 6 para convertirse en la ecuación 7 es la incorporación de
una medida del error por medio de la expresión ̃ . La matriz es una matriz diagonal constante positiva
de ganancias.
( ) ( ̇ ̃)| (7)
( ) ( ) ( ) (8)
Donde es el -ésimo instante de muestreo y es el período de muestreo.
El vector contiene las posiciones deseadas de los robots para cumplir con la función de comportamientos.
Es este vector el que se envía con una orden de movimiento al grupo de robots para reducir el error y adoptar la
posición que hará que se cumpla la función de comportamientos deseada.
3. FUNCIONES DE COMPORTAMIENTOS EMPLEADAS
En el presente trabajo se desea controlar las posiciones de los robots de tal manera que cumplan con dos misiones
específicas. En primera instancia se utiliza una función de comportamientos que permite llevar a los robots hasta los
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vértices de una figura geométrica. En segundo lugar se busca que un grupo de robots se coloque alrededor de un
objeto u otro robot para atraparlo dejándolo dentro.
3.1 Función de comportamientos para formar un polígono
Si se tienen robots para la misión de adoptar la forma de un polígono, podemos hacer que se coloquen en los
vértices del mismo. Una posible función de comportamientos para esta misión puede expresarse por medio de la
suma de los cuadrados de los lados del polígono logrado. Se observa que esta función de comportamientos es
escalar.
( ) ( ) ∑( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( )
(9)
La matriz Jacobiana de esta función de comportamientos, en este caso, es un vector, es decir, .
(( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ) (10)
La matriz seudo-inversa, que se obtiene a partir de la matriz Jacobiana por el método Moore–Penrose, es la
siguiente:
(( ) ( ) ∑ ( ) ( ))
( ) (11)
Si deseamos que el polígono logrado tenga una forma regular, cuyos lados midan la misma longitud , la
función deseada sencillamente es expresada por:
(12)
En ese primer caso, la función de error a ser minimizada queda expresada como:
̃ *( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) +
(13)
Sustituyendo los últimos resultados alcanzados en las ecuaciones 7 y 8 estamos en posibilidad de conocer las
referencias de movimiento.
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3.2 Función de comportamientos para rodear a un robot
Si se tienen robots cazadores para la misión de rodear a otro robot presa , podemos elegir que cada robot del
grupo de cazadores se coloque a la misma distancia del robot presa como si cerraran un círculo alrededor. Una
posible función de comportamientos para esta misión puede expresarse por medio del cuadrado de la distancia que
guarda cada robot cazador respecto a la presa:
(
( ) ( )
( ) ( )
( ) ( )
) (
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
) (14)
La matriz Jacobiana para esta función de comportamientos queda expresada por medio de una matriz en cuya
diagonal están presentes las diferencias de posición de los robots:
(
( )
( )
( )
) (15)
Se aplica nuevamente el método Moore–Penrose para el cálculo de la matriz seudo-inversa para obtener la
siguiente expresión:
(
( )
( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
( ) ( ))
(16)
Los robots cazadores al rodear al robot presa se deben colocar a la misma distancia del robot presa como si
cerraran una circunferencia alrededor. Sea el radio que tiene esa circunferencia. La función deseada de
comportamientos expresa entonces que todas y cada una de las distancias existentes entre los robots cazadores y la
presa son iguales al cuadrado del radio :
( ) (17)
Los vectores y contienen ambos un número de elementos igual a . La función de error a ser minimizada
es la diferencia entre la función deseada y la función actual de comportamientos:
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̃
( )
(
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) )
(18)
De manera idéntica al primer caso, estas últimas expresiones pueden servir para lograr la integración que nos
permite conocer las referencias de movimiento y modificar las posiciones de los robots para cumplir la misión.
4. SIMULACIÓN Y RESULTADOS
4.1. El kit de desarrollo de software de Adept Mobile Robots
La implementación de los algoritmos de control de formación se realiza utilizando el kit de desarrollo de software
que el fabricante de los robots Pioneer, Adept Mobile Robots, pone a disposición de los usuarios sin costo alguno a
través de su sitio en internet. El kit de desarrollo contiene diferentes interfaces de programación de aplicaciones y
diferentes simuladores. A continuación se describen a grandes rasgos sus características.
4.1.1.- ARIA
La interfaz avanzada para aplicaciones robóticas (ARIA) es un conjunto de librerías escritas en el lenguaje C++. Las
librerías son capaces de controlar la velocidad y orientación de los robots ya sea mediante comandos simples o
mediante comandos de alto nivel. Es capaz también de leer los sensores de odometría y de ultrasonidos que los
robots Pioneer contienen en su infraestructura. Otros accesorios adicionales como telémetros láser, cámaras PTZ,
manipuladores e inclusive hardware ajeno a la marca puede ser acondicionado para su uso con ARIA.
4.1.2.- ArNetworking
ArNetworking es una librería de ARIA dedicada exclusivamente a la extensión de los programas de control para
realizar operaciones en red con los robots e interfaces de usuario. ArNetworking emplea la filosofía servidor-cliente
para enviar y recibir comandos e información. El servidor es, en todos los casos, el robot y el cliente es una
computadora conectada en red.
4.1.3.- ARNL
El conjunto de paquetes ARNL se construye sobre las librerías de ARIA para permitir que los robots realicen tareas
inteligentes de navegación y localización. La navegación se asegura de que el robot llegue a cada destino deseado
mientras que la localización permite que el programa de control sepa en todo momento en donde se encuentra el
robot. Estas librerías permiten al programador enfocarse en la implantación de la ley de control debido a que la tarea
de localización automáticamente corrige la postura (posición y orientación) del robot y la navegación esquiva los
obstáculos que se presenten en el camino. Las tareas de localización y navegación son realizadas con el apoyo de los
sensores de ultrasonido y laser cuando está disponible.
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4.1.4.- MobileSim
La simulación se realiza con apoyo de otra herramienta de software que forma parte del kit de desarrollo de
software. MobileSim es adecuado para la experimentación y la depuración de programas de control. MobileSim
proporciona un ambiente virtual para el movimiento de los robots en donde se tienen obstáculos y fronteras de la
misma manera en como los tendrían en un espacio interior. Los mapas con que se alimenta pueden ser construidos a
partir de una zona de la realidad y convertirse en el formato con apoyo del programa Mapper3.
4.1.5.- MobileEyes
Este programa es ideado para aplicaciones de monitoreo y control remotos. Se conecta como un cliente adicional al
servidor y dibuja el entorno de acuerdo a la representación interna del robot. Puede mostrar la posición del robot en
el mapa, las impresiones de los sensores láser y de ultrasonido, la imagen de la cámara y las trayectorias planeadas
por el control de navegación.
4.2. El algoritmo de control
Para la implantación de la ley de control descrita en el presente trabajo de investigación, se configura un algoritmo
que al ejecutarse en el robot (servidor) permite la conexión de los clientes y el intercambio de información con ellos.
Al mismo tiempo, el algoritmo prepara al robot para recibir las órdenes de la computadora remota (cliente) para
cambiar su posición o para dirigirse a un determinado punto de acuerdo a las instrucciones del controlador. Las
clases indicadas en la tabla 1 constituyen bloques de código importante en el programa del servidor.
Tabla 1. Clases importantes en el código del servidor
Clase Descripción
ArServerBase() Establece el protocolo de comunicación en espera
de un cliente.
ArPathPlanningTask(&robot, &sonar, &map) Proporciona un hilo asíncrono para planear y seguir
trayectorias.
ArSonarLocalizationTask(&robot, &sonar, &map) Proporciona un hilo asíncrono para localizar al
robot utilizando los sensores de ultrasonido.
ArServerModeGoto(&server, &robot, &pathTask,
&map, &pose)
Maneja las peticiones del cliente para realizar tareas
de movimientos mediante comandos de alto nivel.
En lo que corresponde al programa que se corre en el cliente, éste se configura de tal manera que sea capaz de
extraer datos importantes del robot, como lo son su posición y su velocidad, el estado del planificador de
trayectorias y del controlador de navegación. El protocolo de comunicación establecido entre ambos, servidor y
cliente, supervisa que el intercambio de comunicación se mantenga vigente por medio del envío continuo de
paquetes. La tabla 2 enlista las clases más relevantes empleadas en el programa del cliente.
Tabla 2. Clases importantes en el código del cliente
Clase Descripción
ArNetPacket() Proporciona un mecanismo eficiente para la
transmisión de información en ambos sentidos por
medio de paquetes.
ArClientBase() Establece el protocolo de comunicación y se
conecta al servidor.
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Con el conocimiento de sus características actuales, el programa del cliente ejecuta el algoritmo de control
cinemático que se muestra a continuación:
Procedimiento algoritmo control cinemático
Mientras(no se cumpla la condición de terminación)
Lee posiciones y velocidades de los robots
Evalúa las funciones de comportamientos actual y deseada
Calcula las matrices Jacobiana y su seudo-inversa
Construye la solución
Actualiza posiciones
Fin
Fin
En la figura 1 se muestra la simulación del algoritmo de control con una captura del programa MobileSim en el
momento en que cuatro robots están llegando a los vértices de un cuadrilátero durante la simulación de la primera
tarea de comportamientos propuesta. Las líneas representan las zonas cubiertas por los sensores de ultrasonido.
Figura 1. Vista del simulador MobileSim para la primera función de comportamientos
En la figura 2 se observa la manera en que el programa MobileEyes muestra el desarrollo de la segunda
función de comportamientos, en la cual se busca para rodear a un robot con seis robots cazadores. La línea azul es
un indicador de la trayectoria planeada por el control de navegación para la consecución de la tarea. Los triángulos
representan las zonas detectadas por el sensor de ultrasonidos. El cuadro marcado como su es una marca de meta
propia del mapa, que puede ser útil si en lugar de mover el robot de acuerdo a coordenadas se quisiera mover de
acuerdo a metas.
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Figura 2. Imagen en MobileEyes para la segunda función de comportamientos
5. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO
El kit de desarrollo de software que proporciona Adept Mobile Robots para el control de sus robots proporciona
herramientas de alto nivel para la investigación de algoritmos de control de un agente y de múltiples agentes. La
experimentación con el simulador es un excelente punto de partida para conocer las librerías de programación y con
ese antecedente se pueden aplicar en robots reales con la idea clara sobre los resultados que se obtendrán.
El algoritmo de control cinemático basado en matrices Jacobianas que ha sido empleado para controlar las
posiciones de los robots y adoptar formas geométricas arroja resultados positivos. Tales resultados permiten prever
los alcances y las fortalezas que tiene el método de espacio nulo al combinar diferentes tareas de comportamientos.
En trabajos futuros se busca implantar este algoritmo de control cinemático de espacio nulo con robots y ambientes
reales para desarrollar tareas más complejas y utilizando técnicas novedosas de cómputo flexible. El trabajo de
investigación continúa entonces hacia la consecución de diferentes tareas de comportamientos que tengan utilidad
para resolver problemas en los que participan los robots móviles y que conviertan a éstos en vehículos terrestres
autónomos.
Las debilidades observadas durante la realización de este trabajo recaen sobre dos principales aspectos: la
elección apropiada de los valores de la matriz de ganancias y el tiempo que tardan en llegar los robots a las
posiciones deseadas. La matriz de ganancias es predefinida y se mantiene constante durante la ejecución del
programa. Por lo anterior es deseable trabajar sobre la elección automática de los mejores elementos de la matriz que
permitan optimizar el desempeño del sistema de acuerdo a algún criterio. En segundo lugar, la optimización de los
tiempos de muestreo y de desplazamiento de los robots desde sus posiciones actuales a las posiciones indicadas por
el controlador es crucial para la misión. Se ha observado que una restricción en los cambios de velocidad de los
robots surge como resultado de un conflicto de intereses existente entre las clases ArPathPlanningTask y
ArServerModeGoto. Este hecho es otro aspecto a ser investigado más a fondo.
Agradecimientos
Al CONACyT por el apoyo brindado por medio de una beca otorgada para estudios de posgrado. Al Instituto
Nacional de Investigaciones Nucleares por facilitar sus instalaciones para el desarrollo de los estudios.
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5. REFERENCIAS
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PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -339 CIPITECH 2011
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17. Sciavicco, L., Siciliano, B. (1988). A solution algorithm to the inverse kinematic problem for redundant
manipulators. Robotics and Automation, IEEE Journal of, 4:403-410.
18. Siciliano, B. (1990). Kinematic control of redundant robot manipulators: A tutorial. Journal of Intelligent and
Robotic Systems. 3:201–212.
19. Whitbrook, A. (2009). Programming Mobile Robots with Aria and Player: A Guide to C++ Object-Oriented
Control.
Springer. London. United Kingdom.
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27, 28 y 29 de Septiembre de 2011
PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -340 CIPITECH 2011
ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7
ALTERNATIVE TEMPLATE FOR CNN’S SYNAPSES TO GENERATE
VARIED PATTERNS FOR THE LOCOMOTION OF A HEXAPOD ROBOT
T. Higareda Pliego, L. Santa Olalla Ocampo y A. De la Roca Chiapas
Departamento de Sistemas y Computación
Instituto Tecnológico de Zacatepec
Av. Instituto Tecnológico s/n, Col.Centro. 01(734)3432110
Zacatepec, Morelos, 62780.
thigareda.itz@gmail.com
Abstract: Autonomous cellular neural networks feature the generation of self-sustainable waves propagated by any
of its elements, those waves are suitable for moving robot's legs, however, when it suffers a failure in one leg, it is
needed to change robot's gait (so-called oscillatory pattern) to continue walking, therefore, the main problem is
finding a tolerant fault gait for it. The Chua’s model for the cellular neural network (CNN) needs a "cloning
template" for each neuron in the network which describes the connections between their neighbors and consequently
robot's gait. This paper proposes the implementation of the Chua’s model for a second order CNN to train a neural
network using a single cloning template that describes the connections among neurons, the aim here it's minimize
the number of parameters, so in consequence the number of calculations required by a genetic algorithm whose
purpose is to find suitable fault tolerant gait pattern.
Keywords: pattern generation, cellular neural network, hexapod, fault tolerant gait.
1. INTRODUCTION
The making of locomotion by a legged robot can be achieved through the coordinated operation of each of its legs
by having a rhythm to keep it walking; in nature, a hexapod's configurations for walking can be tripod, tetrapod or
caterpillar, other kinds of locomotion may not have a specific configuration, seeming more like strokes, but no
matter the locomotion’s configuration while the robot keeps walking and stable our goal will be reached. This paper
address a modification over the CNN model for generating regular and rhythmic patterns, however, the CNN model
is not the unique way to generate such patterns, just to mention, Sun (2007) and Ogata (1997) applied a different
model, where it is implemented a continuous time recurrent neural networks, Tenore (2007) implemented a neuronal
model integrate-and-fire, finally, Gallagher (1996) used the continuous neural network Hopfield's model. The
importance of the use of CNN lies on its noise-endure propriety (Arena, 2001) and mainly the production of
sustainable patterns that can be used to generate the locomotion of robots, such as the research done on biped robots
(Shan, 2000) and hexapods (Arena, 2002).
The main advantage with the CNN in the mechanical and electronic design is that when using a two-layer neuron in
a robot with two degrees of freedom (DoF) per leg, every signal of the set is mapped to a servomotor and thus each
neuron controls a leg (fig. 1). A major advantage of the use of CNN is that a small set of cellular neurons throws
millions of configurations of locomotion patterns, this advantage turns into a challenge because the difficulty to find
of the correct pattern among such quantity of suitable patters to realize the task of locomotion.
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Figure 1. Movement of a leg with two DoF driven by a cellular neuron
The Chua’s model (1988) used has the characteristic that each state is dephased of previous one by 30°, this means
that each actuator is activated with a delay, in short, the model consists of two variables state and two outputs, which
can be mapped with an anchor leg with two DoF as shown in fig 1, which associates each output of the neuron to an
actuator anchor leg, the gap causes delay and allows the movement of transition (swing). If a robot has twelve DoF
and each leg has two DoF, then six cellular neurons in a CNN are suitable to control its movement. The sliding
motion of the leg or "swing" is done basically in four steps, where each motor moves in a cycle that takes place at
the same starting every time.
Figure 2 shows the behavior of Chua's model, in which two signals, y1 and y2 that oscillate 30 degrees dephased from
one another; the usefulness of this characteristic is that standing up (or down) while the leg moves forward (or
back). Each of the signals is intended to control the movement of an actuator (see fig 1), there are also labels (back,
forward, up, down) to indicate the position of the leg according to the periodic signal; in the beneath the graph
shows a sequence of numbers, they are related to fig 1, the shaded area indicates a cycle and the valleys filled in
solid signal indicate when the foot touches the floor.
Figure 2. Control signal of a neuron cell and description of its dynamics
The investigation of Arena (2001) tested the use of this same set of CNN, which can change the pattern
generation by the perception of the environment and cause a change in direction of hexapod robot, however, there
are scenarios where one of the six legs will fail, which are not included.
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1.1. Cellular neural network
The dynamic behavior of a CNN can be expressed mathematically as a set of ordinary differential equations where
each equation represents the status of an individual processing unit. The behavior of the full CNN is defined by its
initial conditions, inputs, synapses and neurons themselves. The Chua´s (1988) CNN model is defined used for
image processing, based on this theory the work where Frasca (2004) refers to the use of CNN whit the aim to
generate oscillatory patterns used in the locomotion of a hexapod robot. Equations (1) and (2) represent the model
without inputs of the Chua's CNN second order neuron, which generates the so-called autonomous waves or auto
waves used by the Central Pattern Generator (CPG) to activate muscles.
22122
12111
)1(
)1(
iysyxx
isyyxx






(1)
 11
2
1
 jjj xxy
(2)
Table 1 shows an example of values for the constants of the system which keep it in a steady state and generating
auto waves. There are a huge number of parameters to meet the conditions of stability and generation of auto waves;
an example of them is Maneesilp´s (2004) work.
Table 1. Neuron’s Parameters
1.2. Ring network
Arena (2002) used a CNN composed by twelve neurons connected in a ring-like form for locomotion of a robot and
compose three types of walking: slow, medium and fast. To switch between types of gaits, the ring is shortened by
one of the two ring paths (showed in fig. 3) and the connections between neurons and actuators are reconnected.
Figure 3. Twelve cellular neurons in a ring-like configuration with three different kinds of gait (Arena, 2002)
µ Տ i1 i2
0.5 1 -0.3 0.3
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The ring's network functioning is quite simple, each neuron lags in 30o
the signal that spreads through synapses
to the next neuron, thus by shortening the ring the gap is different and combined with the change of connections
between actuators neurons and creates a new gait.
1.3. Neuronal network model
A variation of the CNN model is the Reaction-Diffusion CNN model which is characterized for being spatially
invariant and topological invariant. Its name is given for the fact that these parallel processors that are described by
reactions, where two functions can be combined to create a third one; and finally diffusion, because the spread of the
functions.
The model for a RD-CNN is defined by equation (3), it describes an (j x k) array of identical cellular neurons,
where j = 1, 2, ... n; k = 1, 2, ... m and {x, y, u є R2}.
IuByAxx kjkjkjkj  ,,,, **
(3)
Where xj, k = [x1;j,k x2;j,k]', yj,k = [y1;j,k y2;j,k]' and uj, k = [u1;j,k u2;j,k]' are the state, input and output of the CNN,
respectively, while A, B and I are the feedback, control and current templates.
The connections between neurons or synapses, are defined by the matrix A so-called cloning tempaste, which is
unique for each neuron in the network, it defines the electrical synapse (which is considered faster than its chemical
counterpart) with its neighbors. The convolution operator, which combines two functions to create a third is
represented by "*", which is described below:
  





rj
rjl
rk
rkm kjkj vmlTvT ,, ),(*
(4)
The vicinity of the neuron is indicated by r, by defining r = 1 states that the neurons interact only with the
contiguous neuron in a range of one neuron. The matrices of equation (3) are composed as follows:














2
1
2,21,2
2,11,1
0
i
i
I
B
AA
AA
A
(5)
The zero in the matrix B is required to generate Turing patterns or self-sustained waves. The matrix A is
individually defined for each neuron to set synapses with others in its neighborhood, described in equation (6). For
the production of oscillatory patterns where are needed a diversity of control signals, the cloning template can be
configurated for each neuron in a such way that it can produce other forms of network such the ring shown in fig 3.












































00
14
00
000
00
000
000
00
000
00
14
00
2
222
2
2,221,2
12,1
1
111
1
1,1
D
DDD
D
AsA
sA
D
DDD
D
A


6)
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To run any kind of locomotion in hexapod robot must be defined synapses between individual neurons in the
CNN. The diagram below illustrates CNN's synapses for a CPG that induces a slow gait; the network contains
several types of synapses as well as their weights and connection strengths, the ovals represent a neuron, the lines
are the synapses: terminating with a circle represents a synapse inhibitory otherwise an excitatory synapse; the solid
lines indicate the synapse trough axon y1 and the dashed lines is a synapse through the axon y2.
Figure 4. Scheme of the CNN based CPG for slow walking (Arena 2004)
The figure 4 shows a CNN composed by six neurons with different synapses to perform a pattern of auto waves
that moves each leg of a hexapod robot, this way of generating patterns is viable if it can generate different patterns
with the same number of neurons by changing only the cloning template. To build a CNN that would generate auto
waves, a whole set of cloning templates is needed to define individual synapses with each neuron, an example,
Arena (2004) has illustrated the slow gait using the cloning templates below in equation (7).














































000
010
065.00
000
00
000
02.00
0
000
000
010
000
11
11
2,21,2
2,11,1




s
sgLsgL
s
s
sgLsgL
AsA
sAA













































065.00
010
000
000
00
000
000
0
02.00
000
010
000
11
11
2,21,2
2,11,1
s
sgRsgR
s
s
sgRsgR
AsA
sAA





(7)














































000
010
0065.0
000
00
000
00
00
02.00
000
010
000
22
22
2,21,2
2,11,1





s
sgLsgL
s
s
sgLsgL
AsA
sAA













































s
sgRsgR
s
s
sgRsgR
AsA
sAA





65.000
010
000
000
00
000
02.00
00
00
000
010
000
22
22
2,21,2
2,11,1
(7)














































000
010
65.000
000
00
000
000
2.00
00
000
010
000
33
33
2,21,2
2,11,1





s
sgLsgL
s
s
sgLsgL
AsA
sAA













































0065.0
010
000
000
00
000
00
02.0
000
000
010
000
33
33
2,21,2
2,11,1
s
sgRsgR
s
s
sgRsgR
AsA
sAA




(7)
The set of templates in equation (7) are unique for each neuron in the CNN and had a large number of
parameters; to embed those in a micro-controlled system of low cost, it’s considered that every element in the matrix
is a real number and there are 9x4x6 = 216 items in total, and each float type occupies 4 bytes, then it takes 864
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bytes for each template, just for only one gait. If it is intend to use an 8 bits microcontroller from Microchip ® to
represent a CNN (they had a range of 25 and 1536 bytes of RAM) it leaves us room for a single template using the
chip with the maximum quantity memory allowed.
1.4. A single fixed gait
In case of using a single gait, at the investigation made by Maneesilp (2004) amending the model described in
equation (1) by adding more state variables to the system of equations and to be as follows:
3116666
3665555
3554444
3443333
2332222
1221111
iyyxx
iyyxx
iyyxx
iyyxx
iyyxx
iyyxx


















(8)
Where: 0.4≤µ≤0.7
The system of equations (8) forms a ring network of neurons in a single layer (first order) that provides six
outputs yj dephased in 30 degrees, so it is got a slow gait as the obtained by the cloning template (7) and in the same
way as in fig 3 with the use of twelve neurons.
2. THE SYNAPSE’S MODEL
In the equations system (8) the synapse is the term -μn-1yn-1 of each state variable, which connects the previous
neuron in the neural network ring; for the equations system in (3) the synapse is included in the cloning template A,
where the term A*yj,k is established by interaction with other neurons in addition to their feedback.
If a neuron called a, based on the equation (1) depends on the output of the neuron b, then it must have an
additive linear term εyi,b, which is the representation of the synapse between two neurons and it’s represented by the
following equation.
22122
,12111
)1(
)()1(
iysyxx
yisyyxx bi






(9)
Equation (9) defines chemical synapses in a CNN (Frasca 2004), for this equation says that there is an excitatory
synapses where ε> 0 and inhibitory when ε <0, otherwise there is no synapse. The equation below shows a version
of the multiple connections of synapses for the equation model in (9), the new interpretation is based on the work of
Frasca (2004) which exhibits the synapses model.
2,2,1,2,2,
,:11,2,1,1,1,
)1(
)()1(
kkkkk
kmkkkkk
iysyxx
isyyxx






(10)
Where k is the number of neurons in the network, Y is the vector containing the values of the axons of all
neurons. This vector is composed of vectors Ф, which contain all outputs of a neuron, in this case consists of two
elements.
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 n 1 (11)  iyy 1 (12)
The matrix E defined in (13) is composed of vectors ζ defined in (14), which contain the connection strength of
synapses for each axon and, in the matrix E, each column and row intersection defined synapses between neurons in
the network, if the value of ε is negative, the synapse is inhibitory, if positive is excitatory and if it is zero then there
is no synapse between these neurons. The values of the columns in E indicate incoming synapses to the neuron
whose index corresponds to the column itself; the rows indicate axons that synapse.

















0
0
0
0
,11,
,1
1,2
,12,1
mnm
nm
n








(13)











j

 
1
(14)
The matrix E which is characterized by a diagonal of zeros, in order not to allow a synapse of a neuron with
itself, which in practice inhibits the oscillation of the entire CNN.
Therefore, the additive linear term E1: m,k Y of equation (10) represents the multiplication of two vectors: Column
E1: m, k and the vector Y, which yields us a scalar which modify the dynamics of a neuron in response with other
synapses among neurons in an undetermined vicinity in a CNN . This operation is very similar to that used by the
convolution operator defined in (4), except that the synapses of the equation (10) are chemical.
Therefore, to define a CNN whit equation (10) is a must store in a single template all the synapse set that defines
the complete CNN. This network has no inputs, for that reason it is said CNN is autonomous. The following table
illustrates a matrix E as a template for CNN.
Table 2. Synapse template's for a CNN with six two-layered neurons
Neurons L3 L2 L1 R1 R2 R3
Axons
L3 y1 0 0 0 0 0 0
y2 0 0 0.2 0 0 0
L2 y1 0.8 0 0 0.2 0 0
y2 0.2 0 0.2 0 0.2 0
L1 y1 0.2 0.2 0 0 0 0
y2 0 0 0 -0.6 0 0.2
R1 y1 0 0.2 0 0 0 0.8
y2 -0.6 -0.6 0 0 0 0
R2 y1 0 0.8 0.8 0 0 0.2
y2 0 0 0 0.2 0 0
R3 y1 0 0 0 0.8 0.2 0
y2 0 0 0.2 0 0 0
The downsizing of cloning has two objectives: the first is to reduce the space to be stored in a microcontroller
with limited resources and the second is to reduce the number of parameters to perform a genetic algorithm to obtain
the optimal parameters to generate oscillatory patterns that allow the robot to walk if there were a fault present. By
reducing the cloning template reduces the amount of mathematical operations to be performed.
To generate a new configuration of oscillatory patterns that provide locomotion to a hexapod robot that could
have one or two faults it is needed to formulate a new set of synapses (Arena, 2004) for the CNN, this action allows
the robot changes its gait. To achieve a consistent gait, a good one that allows locomotion without losing the
physical balance and to move the robot, there are three principal requirements: first, the confirmation of a periodic
pattern because not every synapse configuration yields a periodic pattern so-called auto waves; second, robot's
physical equilibrium determined for every neuron signal in the network, this means that at least three signals must
maintain three legs (perforce one leg belongs to a different sagittal plane) on ground; and finally, individual
frequency per neuron involved in robot's locomotion (neuron mapped into a leg) , mainly because there are cases
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even when a pattern is showed that some neurons oscillate in a different frequency than the others. These challenges
must be confronted by an optimization function or a genetic algorithm.
3. RESULTS
The results were obtained by simulations in Matlab® of equation (10) along with templates similar to that of table 2.
the system was simulated for a total of 110 cycles and only shows the output of the axon y2 (fig 5) of each neuron,
the reason for showing such axon is understood by seeing figures 1 and 2, which shows the connection of the neuron
with leg actuators; the signal y1 corresponds to the proximal (leg) and the signal y2 to the distal (foot) which touches
the floor. All axon values are in range -1 < y2 <1.
Figure 5. Analog signals thrown up by the axon y2 of each neuron
in the CNN
Figure 6. Gait scheme, auto waves transformed into "steps" to
represent all the six footprints of the hexapod robot
Figure 6 shows the signals converted into "steps" by a function whose parameter value is a threshold where the
foot touches the floor, in figure 2 this threshold was indicated with a solid fill in the signal y2. The following figure
shows in black the time period that the foot stays in the air and blank period of time the foot remains on the floor.
It was conducted a change of synapses in order to know what will happen in real time. The following figure
shows a pattern that is changed by using the template described in (13) for equation (10).
Figure 7. Gait scheme: two different patterns and a change of
synapses Figure 8. Gait scheme: three different patterns and two
changes of synapses
An important revelation done on all the graphs of steps is that there is always an initial period where no one
pattern is generated, is the time it takes the CNN to synchronize all auto waves. In the previous figure there is
synchronization period that lasts between 40 and 90 cycles before producing a second pattern, about 50 cycles in
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sync. This phenomenon must be taken into account since such periods of synchronization will destabilize the robot
because it will perform the same steps. One possible solution to this is to inhibit the functioning of the legs while
synchronization occurs, which has a period of approximately 50 cycles. However, the transition from a walk to
another is not smooth, this deficiency is addressed by Arena (2004) which uses a mechanism called Motor Map
Controller (MMC) which smooths the gait change.
The figures 7 and 8 show three different patterns are changed in real time, if pattern changes then locomotion
changes too. Pattern switching is used to change between speed of locomotion of the hexapod robot, so it can
perform walking, running and jogging by means of equation (10). However exemplified patterns are not correct for a
suitable locomotion, but they were exposed to test equation (10), to find the correct standards in future work is to
use an optimization algorithm to find suitable patterns for locomotion.
4. DISCUSSION
The synapse model proposed for a second order CNN produces rhythmic patterns which can be used to generate a
gait for a hexapod robot, which may be verified with further research, using an optimization algorithm to find the
appropriate setting for the hexapod's gait.
The decision to use the model described in (1) is that it takes up less space per template for a new ride, plus
investigations (Frasca, 2004) discussed the potential of the model, as is the increased speed, response to the
environment, the synapse, the emulation of ground contact, forced conduct, each of them is done by adding linear
terms, which gives this model a potential to continue making research.
5. REFERENCES
1. Tenore F., Vogelstein R. J., Etienne-Cummings R. (2007). Sensor-based Dynamic Control of the Central
Pattern Generator for Locomotion. Proc. of IEEE Intl. Symposium on Circuits and Systems. ISCAS 2007. pp.
613-616.
2. Shan J., Cheng J., Chen J. (1988). Design of central pattern generator for humanoid robot walking based
on multi-objective GA. Proc. of the 2000 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and
Systems.
3. Gallagher J. C., Beer R. D., Espenschied K.S., Quinn R. D. (1996). Application of evolved locomotion
controllers to a hexapod robot. Robotics and autonomous Systems 19, pp. 95-103.
4. Maneesilp K., Purahong B., Sooraksa P. (2004). A new analog control circuit design for hexapod using
cellular neural network. The 30th Annual conference of the IEEE industrial electronics society, Volume: 3,
pp. 2506-2510.
5 Sun L., Meng M. Q. H., Chen W., Liang H., Mei T. (2007). Design of quadruped robot based CPG and fuzzy
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neural network. Proc. of the IEEE International conference on automation and logistics. pp. 2403-2408.
6. Chua L. O., Yang L. (1988). Cellular neural networks: theory. IEEE Trans. on Circuits and Systems. Vol
35:10. pp. 1257-1272.
7. Frasca M., Arena P., Fortuna L. (2004). Bio-inspired emergent control of locomotion systems. World
scientific series on nonlinear science, Series A. Vol. 48. 210 pages. World Scientific Pub. Co. ISBN-10:
9812389199, ISBN-13: 978-9812389190.
8. Arena P., Fortuna L., Patané L., Pollino M. (2006). An autonomous mini-hexapod robot controlled through
a CNN-based CPG VLSI chip. 10th international workshop on cellular neural networks and their
applications.
9. Arena P., Fortuna L. (2002). Analog cellular locomotion control of hexapod robots. IEEE Control Systems
Magazine, December. pp. 21-36.
10. Arena P., Fortuna L., Frasca M., Sicurella G. (2004). An adaptative, self-organizing dynamical system for
hierarchical control of bio-inspired locomotion. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics part
B: Cybernetics, Vol 34:4. pp. 1823-1836.
11. Arena P., Caponetto R., Fortuna L., Rizzo A. (2001). Noise-supported wavefronts in cellular neural
networks based circuits. IEEE transactions on circuits and systems: fundamental theory and applications.
Vol. 48:3. pp. 360-363.
12. Ogata T., Hayashi K., Kitagishi I., Sugano S. (1997). Generation of the behavior automaton on neural
network. Proc. of the 1997 IEEE/RSJ Intl. Conference on intelligent robots and systems, Vol. 2. pp. 608-
613.
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ANÁLISIS DE FATIGA DEL ESTABILIZADOR VERTICAL DE UNA
AERONAVE NO TRIPULADA
Hernández Majalca B.C.1
, Molinar Gutiérrez M.F.1
, Ortega Ibáñez R.1
y Alemán Meza D.1, 2
1
Departamento de Ingeniería Aeronáutica
Universidad Politécnica de Chihuahua
Av. Teófilo Borunda No. 13200 Col. Labor de Terrazas,
Chihuahua, Chih. C.P. 31220
Christyavocal@hotmail.com
maymoo@hotmail.com
Roy_reve0@hotmail.com
2
Departamento de Mecánica y Procesos de Control
Universidad Politécnica Estatal de San Petersburgo
Polytekhnichaskaya ul. 29
San Petersburgo, Federación Rusa. C.P. 195251
dania.aleman@gmail.com
Abstracto: Se realiza el análisis de cargas y fatiga para el estabilizador vertical de aeronaves automatizadas en base
a los requerimientos establecidos en el ANEXO 8 de la OACI. Con la información brindada por los planos de
fabricación y el manejo del software CATIA, se crea la geometría estructural del estabilizador vertical del avión
3DP Mini Model. La geometría es analizada por el método de elementos finitos, así mismo se somete a un análisis
de fluidos mediante el software ANSYS. A partir de los resultados obtenidos del análisis aerodinámico del
estabilizador vertical del (UAV), se determinan los espectros de carga a los que está sometida la estructura, dichas
cargas se aplican en un nuevo análisis para determinar el daño producido en la estructura del estabilizador vertical.
Con ello se da pauta a la creación de aviones no tripulados enfocados al beneficio de la sociedad chihuahuense.
1. INTRODUCCIÓN
Hoy en día es de gran importancia que los aviones dispongan de un buen piloto automático que facilite el trabajo del
piloto y haga que el mundo de la aviación sea más seguro. Este hecho se hace imprescindible si se va a trabajar con
“Unmaned Aerial Vehicles” (UAV). Se concentra la atención en la mejora del desempeño del estabilizador vertical,
localizado en el empenaje de la aeronave. Es de suma importancia conocer que el estabilizador vertical contribuye
en gran medida a la estabilidad direccional del avión. Se trata de una superficie aerodinámica simétrica, que debe
tener posibilidad de generar cargas horizontales en el avión.
Con el afán de mejorar la estabilidad direccional en el avión sin tener que aumentar el tamaño del estabilizador
vertical añadimos una aleta dorsal, la cual provoca que el arrastre sea insignificante, como lo haría el hecho de
agrandar el estabilizador. Su construcción es muy similar a la usada en las alas, mediante el uso de largueros,
costillas, larguerillos y revestimientos.
La dificultad de nuestro estudio radica en la interconexión de una serie de componentes que cubren una amplia
gama de disciplinas, incluyendo cálculos de aerodinámica, simulación de vuelo y la evaluación del peso. Para
conseguir nuestro objetivo se desarrollan las ecuaciones matemáticas que rigen el comportamiento físico del sistema
y se identifican las incógnitas a calcular.
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2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Teniendo en cuenta el estabilizador vertical modificado, se deben comprobar las fuerzas que actúan sobre éste, así
como las cargas a las cuales reacciona.
La figura 1 muestra la configuración del estabilizador vertical del avión a analizar. Este sistema consiste en dos
partes, de las cuales sólo una es móvil.
Figura 1. Configuración del estabilizador vertical
El estabilizador está construido en madera, la cual se recubre con pintura especial para aeronaves. El sistema es
fijo a la aeronave y cuenta con la aerodinámica ideal para mejorar el desempeño de esta.
3. ECUACIONES
El diagrama velocidad Vs factor de carga, se utiliza para analizar las limitaciones estructurales y aerodinámicas para
un avión:
Figura 2. Diagrama Vs
El tramo AB del diagrama representa la limitación aerodinámica definida por la máxima sustentación que
pueden generar las alas del avión a velocidad de crucero que será el umbral a analizar en este proyecto.
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En esta condición el ángulo de ataque es 0, la fuerza máxima de sustentación está dada por:
Dónde: CL MAX – máximo coeficiente de sustentación que puede desarrollar el avión; ρ0 – densidad del aire al
nivel del mar; S – superficie del estabilizador; Vai – velocidad indicada relativa del aire respecto al avión, en éste
caso, a la velocidad de crucero.
Por tanto, el factor de carga expresado en función de la velocidad entre A y B es:
4. ANÁLISIS DE CRITERIOS DE FATIGA
En la vida real se observa que repetidos ciclos de carga y descarga debilitan las piezas a lo largo del tiempo, incluso
cuando las cargas inducidas están considerablemente por debajo de la tensión de rotura estática e incluso del límite
elástico del material.
La vida a fatiga se puede definir como el "fallo debido a cargas repetitivas que incluye la iniciación y
propagación de una grieta o conjunto de grietas hasta el fallo final por fractura" (Fuchs, 1980).
El análisis de fatiga estructural es una herramienta para evaluar la validez de un diseño, o su durabilidad, bajo
condiciones de carga simples o complejas conocidas como cargas de servicio. Los resultados del análisis de fatiga se
representan mediante contornos en color que muestran la duración de los ciclos de carga que la estructura puede
soportar antes de que se inicie cualquier grieta.
4.1. Fases de un Fallo por Fatiga
Fase 1 – Iniciación: Se desarrollan una o más grietas en el material. Las grietas pueden aparecer en cualquier punto
del material pero, en general, ocurren alrededor de alguna fuente de concentración de tensión y en la superficie
exterior donde las fluctuaciones de tensión son más elevadas. Las grietas pueden aparecer por muchas razones:
imperfecciones en la estructura microscópica del material, ralladuras, arañazos, muescas y entallas causados por las
herramientas de fabricación o medios de manipulación. En materiales frágiles el inicio de grieta puede producirse
por defectos del material (poros e inclusiones) y discontinuidades geométricas.
Fase 2 – Propagación: Alguna o todas las grietas crecen por efecto de las cargas. Además, las grietas
generalmente son finas y de difícil detección, aun cuando se encuentren próximas a producir la rotura de la pieza.
Fase 3 – Rotura: La pieza continúa deteriorándose por el crecimiento de la grieta quedando tan reducida la
sección neta de la pieza que es incapaz de resistir la carga desde un punto de vista estático produciéndose la rotura
por fatiga.
4.2. Configuración del Empenaje
El empenaje es reconocido como parte fundamental de una aeronave a cualquier escala, debido a que es el
responsable de la estabilidad y del control general en vuelo. Para el aeromodelo requerido, fueron analizadas cuatro
configuraciones (fig. 3), las cuales ofrecían las mayores ventajas, no sólo en estabilidad y control, sino en
manufactura, diseño y transporte
1) Cola en V: Alta complejidad en el proceso de manufactura y el control durante maniobras en vuelo.
(1)
(2)
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2) Cola en T: No presenta complicaciones en el proceso de manufactura y ofrece buena estabilidad en vuelo
recto; las mayores desventajas son la complejidad de la transmisión del movimiento a los elevadores y el control a
ángulos de ataque elevados.
3) Doble Boom: Empenaje óptimo para una configuración pusher del sistema de propulsión, aunque adiciona
peso al aeromodelo debido a la estructura doble. Las cargas en los estabilizadores son soportadas y transmitidas de
la misma manera que en un ala. Flexión, torsión y cortadura, creadas por las cargas aerodinámicas, pasan de un
miembro estructural a otro.
4) Convencional: Configuración de manufactura sencilla que presenta una adecuada estabilidad en vuelo
rectilíneo.
Figura 3. Configuraciones de los aeromodelos. De izquierda a derecha: cola en V, cola en T, doble Boom,
convencional
La tabla 1 muestra las diferentes configuraciones de acuerdo al diseño, control, construcción y estructura
modular (con sus respectivos factores de peso)
Tabla 1. Evaluación de factibilidad de manufactura del empenaje
Diseño 0.3 4 1.2 2 0.6 2 0.6 3 0.9
Control 0.3 5 1.5 1 0.3 4 1.2 4 1.2
Construc-
ción
0.2 5 1 2 0.4 3 0.6 5 1
Estructura
modular
0.2 4 0.8 3 0.6 3 0.6 4 0.8
total 1 4.5 1.9 3 3.9
Cola en T
ConfiguracionesAspecto a
evaluar
Factor
de peso
convencional Cola en V Doble Boom
Según la evaluación de factibilidad de manufactura del empenaje realizada, la configuración seleccionada fue
la convencional.
5. DIMENSIONADO DEL ESTABILIZADOR VERTICAL
Para solucionar este inconveniente, es necesario un estabilizador relativamente grande, con el fin de proveer control
sobre el eje transversal.
Cada miembro absorbe parte de la carga y transfiere el resto a los otros miembros. Al final, las cargas llegan a
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los largueros, que transmiten la carga a la estructura del fuselaje.
Las fallas por fatiga siempre empiezan en una grieta. La grieta puede estar presente en el material desde su
manufactura o haberse presentado a lo largo del tiempo por causa de las deformaciones cíclicas cerca de las
concentraciones de esfuerzos. Una vez aparecida una micro grieta, se hacen operables los mecanismos de la
mecánica de fractura. La grieta aguda crea concentraciones de esfuerzo superiores a los de la discontinuidad
original, lo que provoca una zona plástica en el extremo de la grieta cada vez que el esfuerzo a tensión la abre,
achatando su extremo y reduciendo la concentración efectiva de esfuerzos. La grieta crece un poco. Cuando el
esfuerzo se alterna desde un régimen de esfuerzo a compresión hasta cero o hasta un esfuerzo a tensión lo bastante
inferior, la grieta se cierra, la fluencia plástica cesa momentáneamente y de nuevo la grieta se vuelve aguda, aunque
con una dimensión mayor. Este proceso continúa en tanto el esfuerzo local en la punta de la grieta esté alternando
por debajo del punto de fluencia a tensión, hasta por encima.
6. RESULTADOS
Los análisis térmico y de fluidos fueron realizados en el software ANSYS v.13 – FLOTRAN CFD. El tipo de
elemento utilizado fue FLUID142, elemento 3D Fluid-Thermal con 8 nodos y 7 grados de libertad. Con fines de
geometría y análisis, se construyó un cubo alrededor del estabilizador al que se le sustrajo el volumen del
estabilizador. Se realizó un mallado homogéneo por lineas (fig. 4) con 42 975 nodos, 234 893 elementos y 1644 251
grados de libertad.
Figura 4. Elementos del cubo
Las condiciones de frontera fueron las siguientes:
 Velocidad de entrada: 393.70079 in/s.
 Velocidad de salida: 0 in/s.
 Presión de salida: 0 psi.
Las propiedades consideradas del flujo son las del aire (densidad, viscosidad y calor específico), con una
presión de 101 385 psi. Se aplica la velocidad de salida en todas las superficies, excepto en la que recibe el flujo que
cuenta con la velocidad de entrada. Se ejecutan los análisis y se comrpueban los puntos de concentración de la
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velocidad máxima. La presión a la cual se somete la superficie en la salida de flujo fue de 0 psi ya que se genera un
vacio.
En base a los resultados obtenidos, se concluye que el flujo cumple con las condiciones aerodinámicas
requeridas. La figura 5 muestra el comportamiento vectorial de la velocidad del flujo en la superficie de salida.
Figura 5. Campo vectorial de velocidad del flujo
Las figuras 5 y 6 muestran los vectores de diferentes colores según la velocidad del flujo – los vectores rojos
representan la velocidad máxima, mientras que los azules representan la velocidad mínima.
Figura 6. Campo vectorial de velocidad del flujo, superficie de salida
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El análisis de fluidos nos permite concluir que la temperatura que genera el fluido al impactar con la superficie
aumenta debido a la fricción del aire con la superficie del estabilizador, así como también existen puntos en los que
la temperatura no varía.
La figura 7 muestra el campo de la presión total generada por el fluido entrante (aire). Los puntos en color rojo
representan la presión máxima y la mínima es representada con color azul.
Figura 7. Campo de presión total
Con los resultados arrojados por el análisis de flujo, se realizó un análisis estructural para determinar el punto
más sensible del estabilizador vertical (fig. 8).
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Figura 7. Geometría del estabilizador vertical
En la figura 8 se muestra el resultado del análisis estructural mediante el campo de esfuerzos de Von
Misses, el cual muestra el esfuerzo máximo en la esquina interior del estabilizador debido a la presión ejercida por el
aire.
Figura 7. Análisis estructural – campo de esfuerzos de Von Misses
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7. CONCLUSIONES
Comprobamos que el diseño del perfil que utilizamos cumple con las condiciones aerodinámicas pertenecientes al
perfil NACA 0012, manteniendo el flujo laminar al permitir la disminución de vórtices o turbulencias en el borde de
salida.
De esta manera decidimos hacer modificaciones míninas al estabilizador para disminuir la probabilidad de
fatiga en el punto crítico de nuestra aeronave.
8. REFERENCIAS
1. AIAA Raymer, D. (2006). Aircraft Design: A Conceptual Approach. Design/Build/Fly Competition 2008/09
Rules. http://www.aiaadbf.org/2009_files/2009_rules.htm
2. AIAA Roskam, J. (1989). Airplane Flight Dynamics and Automatic Flight Controls. Roskam. Aviation and
Engineering Corporation.
3. Fielding, J. P. and Smith (2006). H. FLAVIIR an innovative university/industry research program for
collaborative research and demonstration of UAV technologies. Proceedings of the 25th International Congress
of the Aeronautical Sciences, ICAS 2006, Hamburg, Germany.
4. Large Model Association. Over 20KG scheme. http://largemodelassociation.com/over20kg.htm.
5. Yarf-Abbasi, A. and Fielding, J. P. (2007). Design integration of the eclipse and demon demonstrator UAVs.
Proceedings of the Seventh AIAA Aviation Technology, Integration and Operations Conference (ATIO),
Belfast, UK, pp. 18-20.
6. Yarf-Abbasi, A., Clarke, A., Lawson, C. P., Fielding, J. P. (2008). Demon demonstrator UAVs. Proceedings of
the 26th
International Congress of the Aeronautical Sciences, ICAS 2008, Anchorage, Alaska.
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ARQUITECTURAS EN HARDWARE RECONFIGURABLE PARA
DECODIFICADORES DE HUFFMAN Y SU IMPLEMENTACIÓN EN
CPLDS
Javier Vega-Pineda1
, Pablo Cano Márquez1
, José Luis Durán Gómez1
y Silvia C. Beng Domínguez2
1
Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
División de Estudios de Posgrado e Investigación
2
Departamento de Ingeniería Química y Bioquímica
Instituto Tecnológico de Chihuahua
Ave. Tecnológico 2909, Chihuahua, Chih., C.P. 31310, México
{jvega, pcano, jlduran, sbeng}@itchihuahua.edu.mx
Abstracto: Se presentan varias arquitecturas en hardware digital programable para implementar decodificadores de
información codificada en código Huffman. La codificación - decodificación de Huffman se utiliza en los sistemas
para compresión de datos y su principal propiedad es la compresión sin distorsión de los datos o sin pérdidas. Se
presenta también la modelación de los circuitos digitales en modo matricial y su descripción en modo gráfico para
su implantación en circuitos lógicos programables complejos (CPLD).
INTRODUCCIÓN
Los codificadores y decodificadores de Huffman son ampliamente utilizados por los sistemas de compresión de
datos en general y de imágenes y video digital como una última y primera etapa respectivamente. En el codificador,
los símbolos resultantes de las transformaciones o procesamientos realizados a la imagen o imágenes son por último
comprimidos por un codificador Huffman. Y en el decodificador los símbolos comprimidos pasan inicialmente por
el decodificador para su expansión y posterior procesamiento, Figura 1. Se revisan varios esquemas o arquitecturas
presentados en (Keshab, 1992; Shizen, 2009; Lee, 2004) para su implementación en circuitos CPLDS, es necesario
adicionar lógica así como comprender la notación matricial que describen los circuitos. Es el ánimo de este artículo
ser un auxiliar en la compresión de elementos de diseño de circuitos digitales VLSI enfocados a compresión de
imágenes.
Figura 1. Sistema de compresión de imágenes
Considere un ejemplo de codificación de Huffman para comprender como debe trabajar el decodificador.
Iniciamos con una secuencia de símbolos:
ABBCAABADAEAACBABAEDAACABAADABADBAABCAAB
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Son 40 símbolos con la siguiente frecuencia: A= 20, B= 10, C= 4, D= 4, E= 2. Si utilizamos 8 bits por cada
símbolo, necesitamos 320 bits para codificar los 40 símbolos (sin compresión). El algoritmo inicia dando un peso a
cada símbolo, de acuerdo a su frecuencia o probabilidad de repetición. A partir de su frecuencia se itera para formar
el árbol de Huffman y encontrar el código para cada símbolo. En cada iteración se unen los símbolos con menor
peso y se asigna un nuevo peso al nodo formado. Al terminar la unión de todos los símbolos en el árbol (binario), se
asigna por nivel un valor de 0 y 1 a las ramas del árbol. La Figura 2 muestra el árbol de Huffman final después de 4
iteraciones.
Siguiendo el árbol de su raíz a los símbolos se define el código del símbolo: A=“0”; B=“10”; C=“110”;
D=“1110”; E=“1111”. Con el nuevo código solo son necesarios 76 bits para representar sin ambigüedad los
símbolos de la secuencia inicial (1.9 bits/símbolo, en promedio). Recomendamos al lector leer las referencias
(Wells, 1999) y (Touradj, 1998) para adentrarse más en Huffman y en compresión de datos e imágenes.
Figura 2. El árbol de Huffman
En las secciones siguientes se revisan varias arquitecturas propuestas en [1-3]. Se implementaron en lógica
programable utilizando para su descripción el modo gráfico y se compilaron para su síntesis en dispositivos
programables CPLD MAX de Altera.
2. EL DECODIFICADOR EN UNA MÁQUINA SECUENCIAL MEALY
Un decodificador para el ejemplo mostrado antes estaría formado por una máquina secuencial Mealy de 4 estados.
Y lo representamos como un dispositivo con dos entradas, el reloj y la entrada para la secuencia de entrada y cinco
salidas, una para indicar la detección de cada símbolo. La máquina secuencial y un diagrama a bloques con entradas
y salidas representando al decodificador se muestran en la Figura 3. La máquina hace el seguimiento de los bits que
llegan a la entrada X hasta que detecta una secuencia válida para algún símbolo. Una vez detectado el símbolo que
arribó, activa la salida correspondiente. Existen dos formas comunes de realización de la máquina de estados, le
llamaremos tradicional a la primera forma y “flip-flop caliente” (hot encoding (Roth, 2007)) a la segunda forma. Se
describen a continuación ambas realizaciones.
Figura 3. Diagrama de estados de la máquina secuencial y sus puertos de E/S
2.1 Realización en Forma Tradicional
0/A
0 1
0 1
0 1
0 1
A B C D E
20 10 4 4 2
6
10
10
20
Decodifi-
cador de
Huffman
A
B
C
D
X
reloj
S1
S4
S2 S3
1/- 1/-
0/C
0/B
0/D, 1/E
1/-
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En la Figura 4 se muestra la tabla de transición de estados de la máquina secuencial con las asignaciones binarias
siguientes: S1=00, S2=01; S3=11, S4=10. Dos flip-flops son necesarios para representar los cuatro estados de la
máquina secuencial. Con la asignación binaria antes dada, llegamos a las ecuaciones binarias siguientes:
̅ . Las salidas están definidas por las ecuaciones siguientes:
̅ ̅
̅ ̅ (1)
A+
B+
Z
AB X=0 X=1 X=0 X=1
S1:00 00 01 A -
S2:01 00 11 B -
S3:11 00 10 C -
S4:10 00 00 D E
Figura 4. Tabla de estados de la máquina secuencial de la Figura 3
La forma tradicional en este caso con cinco símbolos resulta en un circuito sencillo. Sin embargo, al aumentar
el número de símbolos crece muy rápido la complejidad del circuito combinacional que define los estados siguientes
de la máquina secuencial. La salida individual para cada símbolo es un decodificador muy simple que también crece
muy rápido al aumentar el número de símbolos y sirve para compararlo con el esquema de diseño siguiente.
2.2 Realización “Flip-Flop Caliente” (“One Hot”)
La característica principal de los circuitos codificados en caliente es que solo un flip-flop activo por cada estado de
la máquina, esto es, existe un flip-flop por cada estado de la máquina (Roth, 2007). Para máquinas secuenciales con
muchos estados requieren menos compuertas combinacionales que su contraparte tradicional.
Utilizando notación matricial para definir la máquina secuencial ésta se define como,
( ) [ ( ) ( ) ( ) ( )] ( ) [ ( ) ( ) ( ) ( )]
[
( )̅̅̅̅̅̅ ( )
( )̅̅̅̅̅̅ ( )
( )̅̅̅̅̅̅ ( )
]
(2)
Al multiplicar los elementos de la matriz en (2) tenemos las definiciones siguientes,
( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( )̅̅̅̅̅̅[ ( ) ( ) ( )] ( )
( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅
( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅
( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅
(3)
El circuito que implementa las ecuaciones en (3) se muestra en la Figura 5. La retroalimentación en el circuito,
utilizada para definir los estados siguientes en los flip-flops limita la velocidad de decodificación que se puede
lograr. La entrada ST es necesaria para iniciar a uno de los flip-flops en el circuito, de otra forma no estará
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encendido ninguno (Artigas, 2002). El lograr una mayor velocidad de decodificación es posible utilizando esquemas
de tubería (pipelining) y de paralelismo. En los siguientes incisos se plantean ambos esquemas.
3. ARQUITECTURA EN TUBERÍA (PIPELINING)
Para iniciar con el esquema de tubería se presenta un problema que muestra como la introducción de un registro
intermedio en una máquina secuencial ayuda a disminuir el tiempo de procesamiento total del circuito (Artigas,
2002). Se tiene un diseño que implementa la función aritmética siguiente: y = (a∙x + b) / c, donde a, b, y c son
constantes. El circuito utilizado tiene la configuración mostrada en la Figura 6a y el circuito modificado se muestra
en la Figura 6b. La verificación del incremento de velocidad de cómputo se hace con el cálculo de la frecuencia
máxima de operación según la trayectoria más larga dentro del circuito.
Figura 5. Esquema “One Hot” para el decodificador de Huffman
Asumiendo los tiempos de propagación en los módulos aritméticos: tpmax(×) = 20 ns; tpmax(+) = 10 ns; tpmax(/)
= 30 ns. Y el tiempo de propagación y asentamiento en los registros, tpmax = 10 ns, tsu = 10 ns, fmax = 25 MHz.
La velocidad máxima en el circuito inicial encontrada al calcular la trayectoria crítica de la entrada X a la
salida Y es:
( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Por tanto la frecuencia máxima de operación está dada por El circuito puede calcular
12.5 millones de datos por segundo.
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Figura 6. Agregando un registro de “pipeline” aumentamos la velocidad de procesamiento del circuito
Veamos ahora los cálculos para el circuito modificado con el registro intermedio. La trayectoria del primer
registro al intermedio:
( ) ( ) ( ) ( )
La trayectoria del registro intermedio al registro de salida:
( ) ( ) ( )
Obtenemos una frecuencia de operación máxima de
Por tanto la introducción del registro intermedio nos permitió aumentar el cálculo de datos a 20 millones de
datos por segundo. Este esquema un poco modificado se aplica al diseño del decodificador de Huffman para al
menos duplicar su velocidad de trabajo.
3.2. Esquema en tubería
En la notación matricial del decodificador, se puede representar la máquina secuencial con el esquema de tubería
como, ( ) ( ) ( ) ( ) y en forma general se pueden introducir M pasos al procedimiento y así
calcular ( ) en términos de ( ). Así, ( ) ( ) está dado por,
( )
[
( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( )
( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( )
( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( )
]
Después de la multiplicación matricial y de aplicar una reducción Booleana a los términos resultantes obtenemos:
[
( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( ) ( )
( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( ) ( )
( ) ( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( )̅̅̅̅̅̅ ( )
( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( ) ]
(4)
Las ecuaciones de estado siguiente que resultan de multiplicar ( ) por la matriz (4) son:
( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( ) ( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( )[ ( ) ( )] ( ) ( ) (5)
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( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
La implementación de las ecuaciones en (5) en un circuito decodificador de Huffman con la arquitectura de tubería
se puede observar en la Figura 7. Se agregó el registro a la entrada del circuito y aumentó la lógica de la sección
combinacional de estado siguiente.
4. ESQUEMA UTILIZANDO PARALELISMO
La implementación del decodificador utilizando los conceptos de paralelismo implica el replicar los elementos que
forman una etapa de pipeline y alimentar cada una de las réplicas con símbolo de la secuencia de llegada. En la
Figura 8, se muestra la implementación con dos réplicas o copias del decodificador. Note que en cada copia se está
alimentado un símbolo diferente (2k y 2k1) y en la salida tenemos a su vez la decodificación de dos símbolos
diferentes(a-e2k, a-e2k1). Tanto el esquema de tubería como el esquema paralelo duplican la capacidad de
decodificación aumentando al doble la velocidad de procesamiento.
Figura 7. Implementación del decodificador bajo el esquema de tubería
5. RESULTADOS Y CONCLUSIONES
Se presentó la implementación de cuatro arquitecturas enfocadas a desarrollar un decodificador de datos codificados
bajo el algoritmo de Huffman. Se puede pensar en el objetivo de las arquitecturas como los tradicionales
reconocedores de secuencia, circuitos tradicionales que todo libro de texto maneja para tratar el tema de máquinas
secuenciales. El esquema tradicional implementa al decodificador con dos flip-flops y lógica combinacional para la
definición de los estados siguientes y de las salidas.
El circuito “Filp-Flop Hot” menos conocido en el ámbito académico, implementa el decodificador con un flip-
flop para cada estado de la máquina secuencial. Es importante hacer notar la entrada de habilitación para encender a
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uno de los flip-flops de otra forma no inicia su trabajo la máquina. Los esquemas en tubería y paralelo duplican el
performance de las anteriores realizaciones. Estos esquemas se pueden repetir para aumentar la velocidad de
ejecución.
Figura 8. Implementación del decodificador bajo el esquema de paralelismo.
Todos los circuitos presentados en el artículo se compilaron en QUARTUS II (Altera) y debido a su reducido
número de componentes solo fue necesario llegar hasta el CPLD Altera EPM7032S. Un paso importante será aplicar
los conceptos del artículo a decodificadores con un número importante de símbolos.
6. REFERENCIAS
1. Parhi Keshab K. (1992). High-Speed VLSI Architectures for Huffman and Viterbi Decoders, IEEE Transactions
on Circuits and Systems II: Analog and Digital Signal Processing. 39: 6: 385-391.
2. Huang Shizhen, Lin Wei, Liao Teng (2009). PNG graphics hardware decoding of High-speed Huffman decoder
design. Proceedings of the 2009 WRI World Congress on Computer Science and Information Engineering.
6:495-498.
3. Taeyeon Lee y Jaehong Park (2004). Design and Implementation of Static Huffman Encoding Hardware Using
a Parallel Shifting Algorithm. IEEE Transactions on Nuclear Science. 51:5:.2073-2080.
4. Wells Richard B. (1999). Applied Coding and Information Theory for Engineers. Prentice Hall.
5. Ebrahimi Touradj and Kunt Murat (1998). Visual Data Compression for Multimedia Applications. Proceedings
of the IEEE. 86: 6: 1109-1125.
6. Skahill Kevin, Cypress Semiconductor (1996). VHDL for Programmable Logic. Addison Wesley.
7. Roth Jr., Charles H. (2007). Digital Systems Design Using VHDL. CL-Engineering.
8. Artigas Maestre J. I., Barragán Pérez L.A., Orrite Uruñuela C. y Urriza Parroqué I (2002). Electrónica Digital,
Aplicaciones y problemas con VHDL. Prentice Hall.
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AUTOMATIZACIÓN DE UNA MÁQUINA EXPENDEDORA DE CAFÉ
Mario Francisco Hernández Flores1, 2
, Miguel Eduardo Rosas Baltazar1
, Juan Manuel Carrión Delgado1
,
Miguel Ángel Martínez Poceros1
, María Angélica Cerdan1
, Rodrigo Rodríguez Franco1
y Rosario Aldana
Franco2
1
Instituto Tecnológico Superior de Xalapa.
Xalapa, Veracruz, México.
2
Universidad Veracruzana
Xalapa, Veracruz, México.
mariofrank28@yahoo.com.mx
Abstracto: Se implementó la automatización de una máquina despachadora de varios tipos de preparados de café,
para tomar de forma rápida, sabrosa y segura; sin la necesidad de emplear a un ser humano de forma directa; por
medio de un sistema electromecánico, que está controlado por un microprocesador, y a través de electroválvulas,
que dosifican las cantidades de cada materia prima, contenida en recipientes adecuados; y a su vez colocan un vaso,
donde se vierte la mezcla seleccionada por el usuario, a partir del tipo de preparado de café que sea de su agrado
(americano, capuchino, etc.), dicha selección es manipulada por medio de un teclado y una pantalla digital, así como
el costo del producto final preferido.
1. INTRODUCCIÓN
Son muchos los factores que condicionan la elaboración de un buen café, pero es evidente que partiendo de una
buena materia prima (el café tostado y molido), se tienen todas las ventajas. Y catar el café es sin duda la mejor
forma de valorar su calidad.
La existencia de tantas variedades y calidades, y además cambiantes de cosecha a cosecha, obliga siempre a
una verificación previa, si queremos corroborar la constancia de un patrón predeterminado. Además de que no solo
esos factores son esénciales, para poder hacer un buen café, en una cafetera automatizada, sino también un buen
sistema, para llevar todo ese proceso, por lo cual se desarrolló este proyecto, el cual automatiza la preparación de
una buena taza de café, y aportar sobre todo, una satisfacción al cliente, el cual es la prioridad número uno, para
poder desarrollar este proyecto, y más que nada, el sabor de una buena taza de café, es esencial al día.
Hoy en día, existen diferentes máquinas expendedoras de café, cuyo diseño y fabricación es de índole
extranjero, por lo cual el costo y el mantenimiento correctivo es elevado, en comparación con nuestro prototipo, ya
que se instrumentó la implementación del sistema de despacho automatizado del café, según su selección.
1.1 Justificación
El objetivo principal de este prototipo fue implementar una máquina automatizada que expenda café, y con
habilidades para la toma de dediciones; este proyecto se realizó a base de la instrumentación de las electroválvulas y
un microcontrolador ATMEGA32, con un teclado y display, para seleccionar el tipo de bebida de café según los
gustos del cliente o usuario, se lleva a cabo todo el proceso que se requiere, aunque en un menor tiempo de espera,
para poder atender satisfactoriamente al cliente, el cual sin él no tendría objeto hacer este proyecto, aun costo menor
de implementación de la máquina expendedora de café y con dispositivos de fácil adquisición.
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2. DESARROLLO
Para la implementación de la máquina expendedora de café, se requiere la supervisión de las electroválvulas a
utilizar por prioridades, y el diseño del circuito de control por medio del microcontrolador, donde se lleva a acabo
cuidadosamente su calibración y evaluación de cada electroválvula, lo que implica también la colocación de las
electroválvulas, en la posición adecuada, para la distribución de la materia prima (café, azúcar, agua, leche, etc.), se
hace la programación del microcontrolador ATMEGA32, y la visualización de los datos en el display por la
interface con el usuario, por medio del teclado; en los diversos recipientes, para contener las materias primas con las
electroválvulas posicionadas, y se realizó el acoplamiento y calibración de cada electroválvula, y del vaso
contenedor final; así como la temporización de seguridad, para no provocar un accidente, por quemaduras o regado
de las materias primas sólidas, liquidas y gaseosas.
Figura 1. Recipientes para la materia prima y colocación de electroválvulas
Figura 2. Circuito impreso de potencia y fuente de alimentación
2.1 Circuito electrónico
El circuito electrónico generalizado donde se muestra el control, el despliegue del menú de selección, el sistema de
electroválvulas y la pantalla de despliegue, para poder ordenar la bebida que se solicitó por el usuario o cliente.
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Figura 3. Sistema electrónico general
Figura 4. Circuitos modulares de control, potencia y teclado
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Figura 5. Calibración de electroválvulas y contenedores
2.2. Sistema de potencia
Armado de la base y adaptación del circuito de control con las electroválvulas, para esta adaptación se instaló un
circuito de potencia, que controla el microcontrolador, a continuación se muestra el diagrama de cómo van
conectados las electroválvulas en este dispositivo, y así poder realizar la orden a cada electroválvula, que se
seleccione en un determinado caso:
Figura 6. Circuito de potencia para las electroválvulas
2.3 Microcontrolador
Se diseñó una tarjeta de tipo modular, y así poder proporcionar un mantenimiento fácil y económico, con esto solo
cambiar el modulo del circuito que este dañado o que pudiera presentar alguna falla al sistema, y así hacer el
mantenimiento correctivo rápido y seguro, ya que las máquinas comerciales hoy en día, o son extranjeras o son muy
costosas, y de difícil mantenimiento correctivo.
+V
V1
24V
VALAVULA
ELECTRO
R1
1k
PINMICRO TIP 120
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Figura 7. Circuito modular del microcontrolador
2.4. Fuente de voltaje
Armado y prueba de la tarjeta de la fuente de alimentación de 24 V., con una corriente de 3 Amperes; para alimentar
las electroválvulas.
Figura 8. Fuente de alimentación de 24 V. a 3 A.
3. PROGRAMACIÓN
Se hizo el programa en Visual “C”, con el cual identificará el preparado de la bebida a desarrollar. En este programa
se propone un menú el cual se puede seleccionar el tipo de café o bebida que se requiera; al oprimir el botón de la
bebida seleccionada, inmediatamente aparecerá en la pantalla del display, el nombre de la bebida y una leyenda que
dice “ESPERE LE ESTOY ATENDIENDO” para terminar de preparar el producto seleccionado y el cual disfrutara
el cliente.
A continuación presentamos un fragmento del programa donde se visualiza el menú:
while (1)
{
X=PINA;
lcd_clear();
lcd_gotoxy(0,0); //menu
lcd_putsf("1=Express"); //menu
lcd_gotoxy(12,1); //menu
lcd_putsf("4=Leche"); //menu
lcd_gotoxy(0,1); //menu
lcd_putsf("3=Chocolate"); //menu
lcd_gotoxy(9,0); //menu
S1
F1
1A
IN
COM
OUT
U1
LM7824
T4
GND
+ 24v.
J1
+
C1
2200uF
D2
BRIDGE
D1
LED1
R2
1k
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PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -371 CIPITECH 2011
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lcd_putsf("2=Americano"); //menu
lcd_gotoxy(0,2); //menu
lcd_putsf("5=Capuchino"); //menu
lcd_gotoxy(0,3); //menú
lcd_putsf("6=Cafe con Leche"); //menú
delay_ms(100); // tiempo de retardo de presentación en lcd
if (X==128) { // selección de producto en la botonera
lcd_clear();
lcd_gotoxy(0,0);
lcd_putsf("Opcion: Express");
lcd_gotoxy(0,2); //leyenda de espera
lcd_putsf("ESPERE LE ESTOY");
lcd_gotoxy(0,3);
lcd_putsf("ATENDIENDO GRACIAS");
4. RESULTADOS
En el sistema de la despachadora de café, se redujo el tiempo de espera, ya que el vaso tiene una caída vertical y las
conexiones, mangueras o tolvas están direccionadas hacia el vaso, por lo cual, el proceso de llenado a través de las
electroválvulas, según la selección del usuario es en forma paralela.
La calibración con lleva la colocación adecuada del vaso y la dirección de las mangueras y tolvas, que
contienen las materias primas, para la preparación de una taza de café, así como la sincronización y los tiempos de
llenado por los temporizadores, para que no se derrame ninguna de las materias primas, ni tampoco el usuario
introduzca la mano antes de que se lo indique el display, logrando con esto que no se queme o que deje caer algún el
producto por sacar el vaso antes de que esté completamente terminado.
5. CONCLUSIÓN
El sistema de la máquina despachadora de café, es un sistema electromecánico que está controlado por
ATMEGA32, hacia las electroválvulas, que dosifican las cantidades de cada materia prima contenida en recipientes
adecuados, e interfaseadas por un teclado y una pantalla, donde el usuario o cliente selecciona el tipo de preparación
del café, de manera rápida y segura.
Se colocaron y calibraron las electroválvulas y los temporizadores, para la eficiente y eficaz preparación del
café seleccionado, así como el manejo de los vasos, y su colocación exacta y precisa, para que no revertiera ninguna
de las materias primas.
6. REFERENCIAS
1. Coughlin, Robert F. Driscoll Frederick F. (2006). Amplificadores Operacionales y Circuitos Integrados
Lineales. Quinta edición. Prentice Hall.
2. Creus, Antonio. (2005). Instrumentación Industrial. Sexta edición. Alfaomega Marcombo.
3. Maloney, Timothy J. (2006). Electrónica Industrial Moderna. Quinta Edición. Prentice Hall.
4. Rashid, Muhammad H. (2004). Electrónica de Potencia Circuitos, Dispositivos y Aplicaciones. Prentice Hall.
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  • 2. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -328 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 SIMULACIÓN DE UN BRAZO ROBOT DE 2 GRADOS DE LIBERTAD ENTRENADO CON REDES NEURONALES PARA LA RECREACIÓN DE IMÁGENES TOMADAS POR UNA CÁMARA............................................................................... 490 SISTEMA DE COMUNICACIÓN PARA DISCAPACITADOS (CUADRIPLÉJICOS) ........................................................ 497 SISTEMA DE SENSORES ULTRASÓNICOS PARA LA DETECCIÓN DE OBJETOS EN LA NAVEGACIÓN AUTÓNOMA .. 505 SISTEMA GENERADOR DE MAPAS PARA NAVEGACIÓN DE ROBOTS................................................................... 514
  • 3. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -329 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 ALGORITMOS DE CONTROL CINEMÁTICO Y SU APLICACIÓN EN CONTROL DE GRUPOS DE ROBOTS Gustavo Quintana Carapia, Jorge Samuel Benítez Read y José Armando Segovia De Los Ríos División de Estudios de Posgrado e Investigación Instituto Tecnológico de Toluca Av. Tecnológico s/n. Ex-Rancho La Virgen Metepec, Edo. De México. Cp. 52140 Departamento de Automatización e Instrumentación Instituto Nacional de Investigaciones Nucleares Carretera México-Toluca s/n, La Marquesa Ocoyoacac, México C.P. 52750 gquintana296300@becariosmexico.org.mx, jorge.benitez@inin.gob.mx, armando.segovia@inin.gob.mx Abstracto: En este artículo, se evalúa una técnica de control cinemático de las posiciones de robots móviles enfocada al control de formación del grupo. Dicha técnica ha sido utilizada en el ámbito de los manipuladores redundantes para obtener una solución que origine un espacio conveniente de articulaciones para cumplir con un espacio de tareas requerido. La técnica es aplicable en el control de grupos de robots debido a que en este caso el problema de la cinemática inversa admite soluciones infinitas. De esta forma, la redundancia es aprovechada para optimizar de acuerdo a algún criterio deseable. La evaluación de la técnica se realiza utilizando las librerías ARNL y ArNetworking en un simulador propio de los robots Pioneer. Este trabajo es un estudio preliminar encaminado a la implantación de algoritmos de control que permitan realizar misiones más avanzadas sobre la base del control por comportamientos en espacio de estados. 1. INTRODUCCIÓN En la actualidad, el campo de estudio de la robótica móvil autónoma y cooperativa es muy fértil. Con una gran cantidad y variedad de líneas de investigación en desarrollo, se busca demostrar que un equipo de robots puede efectuar trabajos en forma más rápida y con mayor exactitud que con robots individuales (Arai, 2002). El paradigma del control basado en comportamientos (Arkin, 1998) es una influencia predominante para los proyectos contemporáneos de robótica móvil. El control basado en comportamientos está inspirado en las interacciones biológicas, naturales y sociales, que tienen lugar en las diferentes especies animales. El control basado en comportamientos descompone el problema principal en sub-problemas que se resuelven en paralelo. Posteriormente, con los resultados combinados de la ejecución en paralelo, se origina la siguiente orden para el robot. El control basado en comportamientos mejora la eficiencia lograda con algoritmos de tipo secuencial. Otras maneras de llamar a los sub-problemas incluyen: comportamientos, módulos funcionales, esquemas de movimiento y tareas. La dificultad principal del control basado en comportamientos radica en la terminación aleatoria del procesamiento de las tareas individuales. Esta condición existe incluso cuando todas las tareas reportan resultados adecuados. La consecuencia directa de este hecho son los conflictos de incertidumbre entre trabajo terminado o en ejecución. Los conflictos, a su vez, causan órdenes de control equivocadas. Para limitar los efectos negativos de la falta de sincronía y para mejorar la exactitud del controlador, se proponen diferentes alternativas para la composición de resultados del procesamiento paralelo. Entre ellas están la asignación de prioridades a las tareas y la programación de algoritmos robustos adecuados para las singularidades que aseguren un buen mapeo inverso de la velocidad. Las soluciones al problema de coordinación de comportamientos se clasifican en tres grupos: métodos competitivos, métodos cooperativos y los métodos de espacio nulo.
  • 4. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -330 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 Los métodos competitivos se caracterizan por considerar un solo comportamiento para crear la orden de control. Los diferentes comportamientos compiten por ser el único elegido, el de mayor valor. Un ejemplo del método competitivo es el control distribuido por capas propuesto por (Brooks, 1986) en el que existen módulos asíncronos jerarquizados que se comunican a través de canales de bajo ancho de banda. Por otra parte, los métodos cooperativos consideran la aportación de todos los comportamientos pero se suman mediante pesos ponderados. De esta manera todos participan en la creación de la orden de control. En el esquema de control de movimientos propuesto por (Arkin, 1989) las salidas de los comportamientos son llevadas a un supervisor de alto nivel que selecciona los comportamientos activos y la orden de control. Los métodos de espacio nulo incorporan técnicas de control de manipuladores redundantes para el manejo de la composición de comportamientos. En (Bishop, 2003) se asigna una prioridad relativa a cada comportamiento por medio de la cinética inversa de cada comportamiento. En otras palabras, se evitan los conflictos mediante la expresión de los comportamientos como funciones de la configuración actual de cada robot. Los parámetros de la configuración de los robots son sus posiciones, orientaciones y velocidades. Dichas funciones también sirven para medir el grado de terminación y cumplimiento de las tareas. Ante la necesidad de contar con algoritmos que sean robustos a singularidades, en (Antonelli, 2003) se desarrolla una técnica que asegura el funcionamiento correcto del mapeo inverso de velocidades. En el presente trabajo se comprueba la funcionalidad de una técnica heredada del control de manipuladores redundantes que consiste en el empleo de matrices Jacobianas para controlar la posición de un grupo de robots Pioneer mediante dos funciones diferentes de comportamientos. En la sección 2 se presenta el modelo matemático del control cinemático utilizado y en la sección 3 se describen las funciones de comportamientos elegidas. La sección 4 explica cómo se realiza la experimentación y comenta los resultados observados. La sección 5 concluye el artículo y expone las perspectivas del trabajo futuro. 2. MODELO MATEMÁTICO Considerando un sistema de robots, el objetivo del método es controlar el valor extraído de la función de comportamientos. Esta función es la que se compone de los resultados del procesamiento de cada comportamiento individual y construye una señal a partir del estado actual de todos los robots. Para establecer el modelo matemático que propone el método de espacio nulo, se define la posición y la velocidad del i-ésimo robot con los vectores y que contienen las posiciones y las velocidades instantáneas en las tres dimensiones : [ ] (1) [ ̇ ̇ ̇ ] (2) Se agrupa la información de la configuración de los robots en los vectores . Contienen veces el número de elementos debido a que incluyen en un único arreglo la totalidad de coordenadas y velocidades. Esta forma de acomodar la información facilita una operación posterior en el cálculo de la señal de control. [ ] [ ] (3) Se determina la función de comportamientos , ecuación 4, que describe matemáticamente la tarea a controlar. La función se expresa en términos de las posiciones actuales de los robots. Es también un vector cuyo número de elementos depende de la tarea en particular. El número de elementos puede ser en ocasiones igual al número de robots en tareas que por ejemplo, incluyan una relación lineal con sus posiciones, como puede ser el
  • 5. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -331 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 caso de una tarea que busque hallar el centroide del grupo. El valor de incluso puede llegar a ser de uno para funciones de comportamientos escalares, como por ejemplo, al hallar el perímetro de un polígono formado por los robots, cuando éstos actúan como los vértices. ( ) ( ) (4) La primera derivada de la función de comportamientos es proporcional a las velocidades de los robots. Esta relación es muy importante porque la matriz que se forma al derivar vectorialmente a la función de comportamientos relaciona directamente a la variación de la tarea en función de las velocidades adoptadas por los robots. La matriz J es una matriz Jacobiana de dimensiones ̇ ∑ ( ) ( ) (5) La importancia de la matriz Jacobiana radica en que a través de ella se pueden generar referencias de movimiento ( ). Las referencias de movimiento se logran al integrar las velocidades del vector . Esta operación es posible de efectuar después de invertir la relación presentada en la ecuación 5 (Siciliano, 1988). Esto implica calcular la matriz inversa, o la matriz seudo-inversa, de la matriz Jacobiana. La matriz seudo-inversa se calcula mediante el método Moore–Penrose. Para matrices con más columnas que renglones ( ) el problema admite soluciones infinitas. Esta redundancia se puede aprovechar para optimizar, de acuerdo a algún criterio. Un requerimiento típico es buscar una velocidad de norma mínima, lo que lleva a la solución de mínimos cuadrados que se encuentra en la ecuación siguiente. ( ) ̇ ̇ (6) El controlador obtiene entonces las posiciones deseadas a partir de las velocidades conocidas. Durante la integración en tiempo discreto de las velocidades aparece un error inevitable. La ecuación 7 muestra una alternativa para minimizar el error. De esta manera se puede conseguir que la función deseada sea conseguida a partir de la función actual. La modificación que ha sufrido la ecuación 6 para convertirse en la ecuación 7 es la incorporación de una medida del error por medio de la expresión ̃ . La matriz es una matriz diagonal constante positiva de ganancias. ( ) ( ̇ ̃)| (7) ( ) ( ) ( ) (8) Donde es el -ésimo instante de muestreo y es el período de muestreo. El vector contiene las posiciones deseadas de los robots para cumplir con la función de comportamientos. Es este vector el que se envía con una orden de movimiento al grupo de robots para reducir el error y adoptar la posición que hará que se cumpla la función de comportamientos deseada. 3. FUNCIONES DE COMPORTAMIENTOS EMPLEADAS En el presente trabajo se desea controlar las posiciones de los robots de tal manera que cumplan con dos misiones específicas. En primera instancia se utiliza una función de comportamientos que permite llevar a los robots hasta los
  • 6. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -332 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 vértices de una figura geométrica. En segundo lugar se busca que un grupo de robots se coloque alrededor de un objeto u otro robot para atraparlo dejándolo dentro. 3.1 Función de comportamientos para formar un polígono Si se tienen robots para la misión de adoptar la forma de un polígono, podemos hacer que se coloquen en los vértices del mismo. Una posible función de comportamientos para esta misión puede expresarse por medio de la suma de los cuadrados de los lados del polígono logrado. Se observa que esta función de comportamientos es escalar. ( ) ( ) ∑( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (9) La matriz Jacobiana de esta función de comportamientos, en este caso, es un vector, es decir, . (( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ) (10) La matriz seudo-inversa, que se obtiene a partir de la matriz Jacobiana por el método Moore–Penrose, es la siguiente: (( ) ( ) ∑ ( ) ( )) ( ) (11) Si deseamos que el polígono logrado tenga una forma regular, cuyos lados midan la misma longitud , la función deseada sencillamente es expresada por: (12) En ese primer caso, la función de error a ser minimizada queda expresada como: ̃ *( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) + (13) Sustituyendo los últimos resultados alcanzados en las ecuaciones 7 y 8 estamos en posibilidad de conocer las referencias de movimiento.
  • 7. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -333 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 3.2 Función de comportamientos para rodear a un robot Si se tienen robots cazadores para la misión de rodear a otro robot presa , podemos elegir que cada robot del grupo de cazadores se coloque a la misma distancia del robot presa como si cerraran un círculo alrededor. Una posible función de comportamientos para esta misión puede expresarse por medio del cuadrado de la distancia que guarda cada robot cazador respecto a la presa: ( ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ) ( ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ) (14) La matriz Jacobiana para esta función de comportamientos queda expresada por medio de una matriz en cuya diagonal están presentes las diferencias de posición de los robots: ( ( ) ( ) ( ) ) (15) Se aplica nuevamente el método Moore–Penrose para el cálculo de la matriz seudo-inversa para obtener la siguiente expresión: ( ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )) (16) Los robots cazadores al rodear al robot presa se deben colocar a la misma distancia del robot presa como si cerraran una circunferencia alrededor. Sea el radio que tiene esa circunferencia. La función deseada de comportamientos expresa entonces que todas y cada una de las distancias existentes entre los robots cazadores y la presa son iguales al cuadrado del radio : ( ) (17) Los vectores y contienen ambos un número de elementos igual a . La función de error a ser minimizada es la diferencia entre la función deseada y la función actual de comportamientos:
  • 8. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -334 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 ̃ ( ) ( ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ) (18) De manera idéntica al primer caso, estas últimas expresiones pueden servir para lograr la integración que nos permite conocer las referencias de movimiento y modificar las posiciones de los robots para cumplir la misión. 4. SIMULACIÓN Y RESULTADOS 4.1. El kit de desarrollo de software de Adept Mobile Robots La implementación de los algoritmos de control de formación se realiza utilizando el kit de desarrollo de software que el fabricante de los robots Pioneer, Adept Mobile Robots, pone a disposición de los usuarios sin costo alguno a través de su sitio en internet. El kit de desarrollo contiene diferentes interfaces de programación de aplicaciones y diferentes simuladores. A continuación se describen a grandes rasgos sus características. 4.1.1.- ARIA La interfaz avanzada para aplicaciones robóticas (ARIA) es un conjunto de librerías escritas en el lenguaje C++. Las librerías son capaces de controlar la velocidad y orientación de los robots ya sea mediante comandos simples o mediante comandos de alto nivel. Es capaz también de leer los sensores de odometría y de ultrasonidos que los robots Pioneer contienen en su infraestructura. Otros accesorios adicionales como telémetros láser, cámaras PTZ, manipuladores e inclusive hardware ajeno a la marca puede ser acondicionado para su uso con ARIA. 4.1.2.- ArNetworking ArNetworking es una librería de ARIA dedicada exclusivamente a la extensión de los programas de control para realizar operaciones en red con los robots e interfaces de usuario. ArNetworking emplea la filosofía servidor-cliente para enviar y recibir comandos e información. El servidor es, en todos los casos, el robot y el cliente es una computadora conectada en red. 4.1.3.- ARNL El conjunto de paquetes ARNL se construye sobre las librerías de ARIA para permitir que los robots realicen tareas inteligentes de navegación y localización. La navegación se asegura de que el robot llegue a cada destino deseado mientras que la localización permite que el programa de control sepa en todo momento en donde se encuentra el robot. Estas librerías permiten al programador enfocarse en la implantación de la ley de control debido a que la tarea de localización automáticamente corrige la postura (posición y orientación) del robot y la navegación esquiva los obstáculos que se presenten en el camino. Las tareas de localización y navegación son realizadas con el apoyo de los sensores de ultrasonido y laser cuando está disponible.
  • 9. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -335 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 4.1.4.- MobileSim La simulación se realiza con apoyo de otra herramienta de software que forma parte del kit de desarrollo de software. MobileSim es adecuado para la experimentación y la depuración de programas de control. MobileSim proporciona un ambiente virtual para el movimiento de los robots en donde se tienen obstáculos y fronteras de la misma manera en como los tendrían en un espacio interior. Los mapas con que se alimenta pueden ser construidos a partir de una zona de la realidad y convertirse en el formato con apoyo del programa Mapper3. 4.1.5.- MobileEyes Este programa es ideado para aplicaciones de monitoreo y control remotos. Se conecta como un cliente adicional al servidor y dibuja el entorno de acuerdo a la representación interna del robot. Puede mostrar la posición del robot en el mapa, las impresiones de los sensores láser y de ultrasonido, la imagen de la cámara y las trayectorias planeadas por el control de navegación. 4.2. El algoritmo de control Para la implantación de la ley de control descrita en el presente trabajo de investigación, se configura un algoritmo que al ejecutarse en el robot (servidor) permite la conexión de los clientes y el intercambio de información con ellos. Al mismo tiempo, el algoritmo prepara al robot para recibir las órdenes de la computadora remota (cliente) para cambiar su posición o para dirigirse a un determinado punto de acuerdo a las instrucciones del controlador. Las clases indicadas en la tabla 1 constituyen bloques de código importante en el programa del servidor. Tabla 1. Clases importantes en el código del servidor Clase Descripción ArServerBase() Establece el protocolo de comunicación en espera de un cliente. ArPathPlanningTask(&robot, &sonar, &map) Proporciona un hilo asíncrono para planear y seguir trayectorias. ArSonarLocalizationTask(&robot, &sonar, &map) Proporciona un hilo asíncrono para localizar al robot utilizando los sensores de ultrasonido. ArServerModeGoto(&server, &robot, &pathTask, &map, &pose) Maneja las peticiones del cliente para realizar tareas de movimientos mediante comandos de alto nivel. En lo que corresponde al programa que se corre en el cliente, éste se configura de tal manera que sea capaz de extraer datos importantes del robot, como lo son su posición y su velocidad, el estado del planificador de trayectorias y del controlador de navegación. El protocolo de comunicación establecido entre ambos, servidor y cliente, supervisa que el intercambio de comunicación se mantenga vigente por medio del envío continuo de paquetes. La tabla 2 enlista las clases más relevantes empleadas en el programa del cliente. Tabla 2. Clases importantes en el código del cliente Clase Descripción ArNetPacket() Proporciona un mecanismo eficiente para la transmisión de información en ambos sentidos por medio de paquetes. ArClientBase() Establece el protocolo de comunicación y se conecta al servidor.
  • 10. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -336 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 Con el conocimiento de sus características actuales, el programa del cliente ejecuta el algoritmo de control cinemático que se muestra a continuación: Procedimiento algoritmo control cinemático Mientras(no se cumpla la condición de terminación) Lee posiciones y velocidades de los robots Evalúa las funciones de comportamientos actual y deseada Calcula las matrices Jacobiana y su seudo-inversa Construye la solución Actualiza posiciones Fin Fin En la figura 1 se muestra la simulación del algoritmo de control con una captura del programa MobileSim en el momento en que cuatro robots están llegando a los vértices de un cuadrilátero durante la simulación de la primera tarea de comportamientos propuesta. Las líneas representan las zonas cubiertas por los sensores de ultrasonido. Figura 1. Vista del simulador MobileSim para la primera función de comportamientos En la figura 2 se observa la manera en que el programa MobileEyes muestra el desarrollo de la segunda función de comportamientos, en la cual se busca para rodear a un robot con seis robots cazadores. La línea azul es un indicador de la trayectoria planeada por el control de navegación para la consecución de la tarea. Los triángulos representan las zonas detectadas por el sensor de ultrasonidos. El cuadro marcado como su es una marca de meta propia del mapa, que puede ser útil si en lugar de mover el robot de acuerdo a coordenadas se quisiera mover de acuerdo a metas.
  • 11. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -337 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 Figura 2. Imagen en MobileEyes para la segunda función de comportamientos 5. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO El kit de desarrollo de software que proporciona Adept Mobile Robots para el control de sus robots proporciona herramientas de alto nivel para la investigación de algoritmos de control de un agente y de múltiples agentes. La experimentación con el simulador es un excelente punto de partida para conocer las librerías de programación y con ese antecedente se pueden aplicar en robots reales con la idea clara sobre los resultados que se obtendrán. El algoritmo de control cinemático basado en matrices Jacobianas que ha sido empleado para controlar las posiciones de los robots y adoptar formas geométricas arroja resultados positivos. Tales resultados permiten prever los alcances y las fortalezas que tiene el método de espacio nulo al combinar diferentes tareas de comportamientos. En trabajos futuros se busca implantar este algoritmo de control cinemático de espacio nulo con robots y ambientes reales para desarrollar tareas más complejas y utilizando técnicas novedosas de cómputo flexible. El trabajo de investigación continúa entonces hacia la consecución de diferentes tareas de comportamientos que tengan utilidad para resolver problemas en los que participan los robots móviles y que conviertan a éstos en vehículos terrestres autónomos. Las debilidades observadas durante la realización de este trabajo recaen sobre dos principales aspectos: la elección apropiada de los valores de la matriz de ganancias y el tiempo que tardan en llegar los robots a las posiciones deseadas. La matriz de ganancias es predefinida y se mantiene constante durante la ejecución del programa. Por lo anterior es deseable trabajar sobre la elección automática de los mejores elementos de la matriz que permitan optimizar el desempeño del sistema de acuerdo a algún criterio. En segundo lugar, la optimización de los tiempos de muestreo y de desplazamiento de los robots desde sus posiciones actuales a las posiciones indicadas por el controlador es crucial para la misión. Se ha observado que una restricción en los cambios de velocidad de los robots surge como resultado de un conflicto de intereses existente entre las clases ArPathPlanningTask y ArServerModeGoto. Este hecho es otro aspecto a ser investigado más a fondo. Agradecimientos Al CONACyT por el apoyo brindado por medio de una beca otorgada para estudios de posgrado. Al Instituto Nacional de Investigaciones Nucleares por facilitar sus instalaciones para el desarrollo de los estudios.
  • 12. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -338 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 5. REFERENCIAS 1. Adept Mobile Robots. Adept Mobile Robots Home Page. http://robots.mobilerobots.com/wiki/Main_Page 2. Antonelli, G., Arrichiello, F., Chiaverini, S. (2007). The entrapment/escorting mission for a multi-robot system: Theory and experiments. Advanced intelligent mechatronics, 2007 IEEE/ASME international conference on, pp.1-6, 4-7. 3. Antonelli, G., Arrichiello, F., Chiaverini, S. (2009). Experiments of Formation Control with Multirobot Systems Using the Null-Space-Based Behavioral Control. Control Systems Technology, IEEE Transactions on, 17:1173- 1182. 4. Antonelli, G., Chiaverini, S. (2006). Kinematic Control of Platoons of Autonomous Vehicles. Robotics, IEEE Transactions on, 22:1285-1292. 5. Arai, T., Pagello, E., Parker, L.E. (2002). Guest editorial advances in multirobot systems. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 18:655-661. 6. Arkin, R.C. (1989). Motor schema based mobile robot navigation. The International Journal of Robotics Research, 8: 92–112. 7. Arkin, R.C. (1998). Behavior-Based Robotics. USA. MIT Press. 8. Ballard, L.D, (2008). Experiments in Distributed Multi-Robot Coordination. All Graduate Theses and Dissertations. Paper 169. http://digitalcommons.usu.edu/etd/169. 9. Bishop B.E. (2003). On the use of redundant manipulator techniques for control of platoons of cooperating robotic vehicles. Systems, Man and Cybernetics, Part A: Systems and Humans, IEEE Transactions on, 33:608– 615. 10. Brooks, R.A. (1986). A robust layered control system for a mobile robot. IEEE Journal of Robotics and Automation, 2:14–23. 11. Cañas, J.M., Matellán, V. y Montúfar, R. (2006). Programación de robots móviles. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial. 3: 99-110. 12. Emmanouilidis, C., Spais, V., Hrissagis, K. (2004). A mobile robot for automated non-destructive testing of steel plates. Proceedings of the IEEE Mechatronics and Robotics 2004, pp. 871-876, Aachen, Germany, September 13-15, 2004. 13. Erramouspe, J. (2010). Autonomous Security Patrol System. Undergraduate Honors Theses. Paper 46. http://digitalcommons.usu.edu/honors/46 14. Fredslund, J., Mataric, M.J. (2001). Robot formations using only local sensing and control. Computational Intelligence in Robotics and Automation, Proceedings 2001 IEEE International Symposium on, pp. 308- 313. 15. Jones, C., Mataric, M.J. (2005). Behavior-Based Coordination in Multi-Robot Systems. In Ge, S.S. & Lewis F.L. (Eds.). Autonomous Mobile Robots: Sensing, Control, Decision-Making, and Applications. USA. Marcel Dekker. 16. Mondada, F., Gambardella, L.M., Floreano, D., Dorigo, M. (2005). The cooperation of swarm-bots: physical interactions in collective robotics. Robotics & Automation Magazine, 12:21-28.
  • 13. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -339 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 17. Sciavicco, L., Siciliano, B. (1988). A solution algorithm to the inverse kinematic problem for redundant manipulators. Robotics and Automation, IEEE Journal of, 4:403-410. 18. Siciliano, B. (1990). Kinematic control of redundant robot manipulators: A tutorial. Journal of Intelligent and Robotic Systems. 3:201–212. 19. Whitbrook, A. (2009). Programming Mobile Robots with Aria and Player: A Guide to C++ Object-Oriented Control. Springer. London. United Kingdom.
  • 14. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -340 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 ALTERNATIVE TEMPLATE FOR CNN’S SYNAPSES TO GENERATE VARIED PATTERNS FOR THE LOCOMOTION OF A HEXAPOD ROBOT T. Higareda Pliego, L. Santa Olalla Ocampo y A. De la Roca Chiapas Departamento de Sistemas y Computación Instituto Tecnológico de Zacatepec Av. Instituto Tecnológico s/n, Col.Centro. 01(734)3432110 Zacatepec, Morelos, 62780. thigareda.itz@gmail.com Abstract: Autonomous cellular neural networks feature the generation of self-sustainable waves propagated by any of its elements, those waves are suitable for moving robot's legs, however, when it suffers a failure in one leg, it is needed to change robot's gait (so-called oscillatory pattern) to continue walking, therefore, the main problem is finding a tolerant fault gait for it. The Chua’s model for the cellular neural network (CNN) needs a "cloning template" for each neuron in the network which describes the connections between their neighbors and consequently robot's gait. This paper proposes the implementation of the Chua’s model for a second order CNN to train a neural network using a single cloning template that describes the connections among neurons, the aim here it's minimize the number of parameters, so in consequence the number of calculations required by a genetic algorithm whose purpose is to find suitable fault tolerant gait pattern. Keywords: pattern generation, cellular neural network, hexapod, fault tolerant gait. 1. INTRODUCTION The making of locomotion by a legged robot can be achieved through the coordinated operation of each of its legs by having a rhythm to keep it walking; in nature, a hexapod's configurations for walking can be tripod, tetrapod or caterpillar, other kinds of locomotion may not have a specific configuration, seeming more like strokes, but no matter the locomotion’s configuration while the robot keeps walking and stable our goal will be reached. This paper address a modification over the CNN model for generating regular and rhythmic patterns, however, the CNN model is not the unique way to generate such patterns, just to mention, Sun (2007) and Ogata (1997) applied a different model, where it is implemented a continuous time recurrent neural networks, Tenore (2007) implemented a neuronal model integrate-and-fire, finally, Gallagher (1996) used the continuous neural network Hopfield's model. The importance of the use of CNN lies on its noise-endure propriety (Arena, 2001) and mainly the production of sustainable patterns that can be used to generate the locomotion of robots, such as the research done on biped robots (Shan, 2000) and hexapods (Arena, 2002). The main advantage with the CNN in the mechanical and electronic design is that when using a two-layer neuron in a robot with two degrees of freedom (DoF) per leg, every signal of the set is mapped to a servomotor and thus each neuron controls a leg (fig. 1). A major advantage of the use of CNN is that a small set of cellular neurons throws millions of configurations of locomotion patterns, this advantage turns into a challenge because the difficulty to find of the correct pattern among such quantity of suitable patters to realize the task of locomotion.
  • 15. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -341 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 Figure 1. Movement of a leg with two DoF driven by a cellular neuron The Chua’s model (1988) used has the characteristic that each state is dephased of previous one by 30°, this means that each actuator is activated with a delay, in short, the model consists of two variables state and two outputs, which can be mapped with an anchor leg with two DoF as shown in fig 1, which associates each output of the neuron to an actuator anchor leg, the gap causes delay and allows the movement of transition (swing). If a robot has twelve DoF and each leg has two DoF, then six cellular neurons in a CNN are suitable to control its movement. The sliding motion of the leg or "swing" is done basically in four steps, where each motor moves in a cycle that takes place at the same starting every time. Figure 2 shows the behavior of Chua's model, in which two signals, y1 and y2 that oscillate 30 degrees dephased from one another; the usefulness of this characteristic is that standing up (or down) while the leg moves forward (or back). Each of the signals is intended to control the movement of an actuator (see fig 1), there are also labels (back, forward, up, down) to indicate the position of the leg according to the periodic signal; in the beneath the graph shows a sequence of numbers, they are related to fig 1, the shaded area indicates a cycle and the valleys filled in solid signal indicate when the foot touches the floor. Figure 2. Control signal of a neuron cell and description of its dynamics The investigation of Arena (2001) tested the use of this same set of CNN, which can change the pattern generation by the perception of the environment and cause a change in direction of hexapod robot, however, there are scenarios where one of the six legs will fail, which are not included.
  • 16. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -342 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 1.1. Cellular neural network The dynamic behavior of a CNN can be expressed mathematically as a set of ordinary differential equations where each equation represents the status of an individual processing unit. The behavior of the full CNN is defined by its initial conditions, inputs, synapses and neurons themselves. The Chua´s (1988) CNN model is defined used for image processing, based on this theory the work where Frasca (2004) refers to the use of CNN whit the aim to generate oscillatory patterns used in the locomotion of a hexapod robot. Equations (1) and (2) represent the model without inputs of the Chua's CNN second order neuron, which generates the so-called autonomous waves or auto waves used by the Central Pattern Generator (CPG) to activate muscles. 22122 12111 )1( )1( iysyxx isyyxx       (1)  11 2 1  jjj xxy (2) Table 1 shows an example of values for the constants of the system which keep it in a steady state and generating auto waves. There are a huge number of parameters to meet the conditions of stability and generation of auto waves; an example of them is Maneesilp´s (2004) work. Table 1. Neuron’s Parameters 1.2. Ring network Arena (2002) used a CNN composed by twelve neurons connected in a ring-like form for locomotion of a robot and compose three types of walking: slow, medium and fast. To switch between types of gaits, the ring is shortened by one of the two ring paths (showed in fig. 3) and the connections between neurons and actuators are reconnected. Figure 3. Twelve cellular neurons in a ring-like configuration with three different kinds of gait (Arena, 2002) µ Տ i1 i2 0.5 1 -0.3 0.3
  • 17. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -343 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 The ring's network functioning is quite simple, each neuron lags in 30o the signal that spreads through synapses to the next neuron, thus by shortening the ring the gap is different and combined with the change of connections between actuators neurons and creates a new gait. 1.3. Neuronal network model A variation of the CNN model is the Reaction-Diffusion CNN model which is characterized for being spatially invariant and topological invariant. Its name is given for the fact that these parallel processors that are described by reactions, where two functions can be combined to create a third one; and finally diffusion, because the spread of the functions. The model for a RD-CNN is defined by equation (3), it describes an (j x k) array of identical cellular neurons, where j = 1, 2, ... n; k = 1, 2, ... m and {x, y, u є R2}. IuByAxx kjkjkjkj  ,,,, ** (3) Where xj, k = [x1;j,k x2;j,k]', yj,k = [y1;j,k y2;j,k]' and uj, k = [u1;j,k u2;j,k]' are the state, input and output of the CNN, respectively, while A, B and I are the feedback, control and current templates. The connections between neurons or synapses, are defined by the matrix A so-called cloning tempaste, which is unique for each neuron in the network, it defines the electrical synapse (which is considered faster than its chemical counterpart) with its neighbors. The convolution operator, which combines two functions to create a third is represented by "*", which is described below:         rj rjl rk rkm kjkj vmlTvT ,, ),(* (4) The vicinity of the neuron is indicated by r, by defining r = 1 states that the neurons interact only with the contiguous neuron in a range of one neuron. The matrices of equation (3) are composed as follows:               2 1 2,21,2 2,11,1 0 i i I B AA AA A (5) The zero in the matrix B is required to generate Turing patterns or self-sustained waves. The matrix A is individually defined for each neuron to set synapses with others in its neighborhood, described in equation (6). For the production of oscillatory patterns where are needed a diversity of control signals, the cloning template can be configurated for each neuron in a such way that it can produce other forms of network such the ring shown in fig 3.                                             00 14 00 000 00 000 000 00 000 00 14 00 2 222 2 2,221,2 12,1 1 111 1 1,1 D DDD D AsA sA D DDD D A   6)
  • 18. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -344 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 To run any kind of locomotion in hexapod robot must be defined synapses between individual neurons in the CNN. The diagram below illustrates CNN's synapses for a CPG that induces a slow gait; the network contains several types of synapses as well as their weights and connection strengths, the ovals represent a neuron, the lines are the synapses: terminating with a circle represents a synapse inhibitory otherwise an excitatory synapse; the solid lines indicate the synapse trough axon y1 and the dashed lines is a synapse through the axon y2. Figure 4. Scheme of the CNN based CPG for slow walking (Arena 2004) The figure 4 shows a CNN composed by six neurons with different synapses to perform a pattern of auto waves that moves each leg of a hexapod robot, this way of generating patterns is viable if it can generate different patterns with the same number of neurons by changing only the cloning template. To build a CNN that would generate auto waves, a whole set of cloning templates is needed to define individual synapses with each neuron, an example, Arena (2004) has illustrated the slow gait using the cloning templates below in equation (7).                                               000 010 065.00 000 00 000 02.00 0 000 000 010 000 11 11 2,21,2 2,11,1     s sgLsgL s s sgLsgL AsA sAA                                              065.00 010 000 000 00 000 000 0 02.00 000 010 000 11 11 2,21,2 2,11,1 s sgRsgR s s sgRsgR AsA sAA      (7)                                               000 010 0065.0 000 00 000 00 00 02.00 000 010 000 22 22 2,21,2 2,11,1      s sgLsgL s s sgLsgL AsA sAA                                              s sgRsgR s s sgRsgR AsA sAA      65.000 010 000 000 00 000 02.00 00 00 000 010 000 22 22 2,21,2 2,11,1 (7)                                               000 010 65.000 000 00 000 000 2.00 00 000 010 000 33 33 2,21,2 2,11,1      s sgLsgL s s sgLsgL AsA sAA                                              0065.0 010 000 000 00 000 00 02.0 000 000 010 000 33 33 2,21,2 2,11,1 s sgRsgR s s sgRsgR AsA sAA     (7) The set of templates in equation (7) are unique for each neuron in the CNN and had a large number of parameters; to embed those in a micro-controlled system of low cost, it’s considered that every element in the matrix is a real number and there are 9x4x6 = 216 items in total, and each float type occupies 4 bytes, then it takes 864
  • 19. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -345 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 bytes for each template, just for only one gait. If it is intend to use an 8 bits microcontroller from Microchip ® to represent a CNN (they had a range of 25 and 1536 bytes of RAM) it leaves us room for a single template using the chip with the maximum quantity memory allowed. 1.4. A single fixed gait In case of using a single gait, at the investigation made by Maneesilp (2004) amending the model described in equation (1) by adding more state variables to the system of equations and to be as follows: 3116666 3665555 3554444 3443333 2332222 1221111 iyyxx iyyxx iyyxx iyyxx iyyxx iyyxx                   (8) Where: 0.4≤µ≤0.7 The system of equations (8) forms a ring network of neurons in a single layer (first order) that provides six outputs yj dephased in 30 degrees, so it is got a slow gait as the obtained by the cloning template (7) and in the same way as in fig 3 with the use of twelve neurons. 2. THE SYNAPSE’S MODEL In the equations system (8) the synapse is the term -μn-1yn-1 of each state variable, which connects the previous neuron in the neural network ring; for the equations system in (3) the synapse is included in the cloning template A, where the term A*yj,k is established by interaction with other neurons in addition to their feedback. If a neuron called a, based on the equation (1) depends on the output of the neuron b, then it must have an additive linear term εyi,b, which is the representation of the synapse between two neurons and it’s represented by the following equation. 22122 ,12111 )1( )()1( iysyxx yisyyxx bi       (9) Equation (9) defines chemical synapses in a CNN (Frasca 2004), for this equation says that there is an excitatory synapses where ε> 0 and inhibitory when ε <0, otherwise there is no synapse. The equation below shows a version of the multiple connections of synapses for the equation model in (9), the new interpretation is based on the work of Frasca (2004) which exhibits the synapses model. 2,2,1,2,2, ,:11,2,1,1,1, )1( )()1( kkkkk kmkkkkk iysyxx isyyxx       (10) Where k is the number of neurons in the network, Y is the vector containing the values of the axons of all neurons. This vector is composed of vectors Ф, which contain all outputs of a neuron, in this case consists of two elements.
  • 20. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -346 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7  n 1 (11)  iyy 1 (12) The matrix E defined in (13) is composed of vectors ζ defined in (14), which contain the connection strength of synapses for each axon and, in the matrix E, each column and row intersection defined synapses between neurons in the network, if the value of ε is negative, the synapse is inhibitory, if positive is excitatory and if it is zero then there is no synapse between these neurons. The values of the columns in E indicate incoming synapses to the neuron whose index corresponds to the column itself; the rows indicate axons that synapse.                  0 0 0 0 ,11, ,1 1,2 ,12,1 mnm nm n         (13)            j    1 (14) The matrix E which is characterized by a diagonal of zeros, in order not to allow a synapse of a neuron with itself, which in practice inhibits the oscillation of the entire CNN. Therefore, the additive linear term E1: m,k Y of equation (10) represents the multiplication of two vectors: Column E1: m, k and the vector Y, which yields us a scalar which modify the dynamics of a neuron in response with other synapses among neurons in an undetermined vicinity in a CNN . This operation is very similar to that used by the convolution operator defined in (4), except that the synapses of the equation (10) are chemical. Therefore, to define a CNN whit equation (10) is a must store in a single template all the synapse set that defines the complete CNN. This network has no inputs, for that reason it is said CNN is autonomous. The following table illustrates a matrix E as a template for CNN. Table 2. Synapse template's for a CNN with six two-layered neurons Neurons L3 L2 L1 R1 R2 R3 Axons L3 y1 0 0 0 0 0 0 y2 0 0 0.2 0 0 0 L2 y1 0.8 0 0 0.2 0 0 y2 0.2 0 0.2 0 0.2 0 L1 y1 0.2 0.2 0 0 0 0 y2 0 0 0 -0.6 0 0.2 R1 y1 0 0.2 0 0 0 0.8 y2 -0.6 -0.6 0 0 0 0 R2 y1 0 0.8 0.8 0 0 0.2 y2 0 0 0 0.2 0 0 R3 y1 0 0 0 0.8 0.2 0 y2 0 0 0.2 0 0 0 The downsizing of cloning has two objectives: the first is to reduce the space to be stored in a microcontroller with limited resources and the second is to reduce the number of parameters to perform a genetic algorithm to obtain the optimal parameters to generate oscillatory patterns that allow the robot to walk if there were a fault present. By reducing the cloning template reduces the amount of mathematical operations to be performed. To generate a new configuration of oscillatory patterns that provide locomotion to a hexapod robot that could have one or two faults it is needed to formulate a new set of synapses (Arena, 2004) for the CNN, this action allows the robot changes its gait. To achieve a consistent gait, a good one that allows locomotion without losing the physical balance and to move the robot, there are three principal requirements: first, the confirmation of a periodic pattern because not every synapse configuration yields a periodic pattern so-called auto waves; second, robot's physical equilibrium determined for every neuron signal in the network, this means that at least three signals must maintain three legs (perforce one leg belongs to a different sagittal plane) on ground; and finally, individual frequency per neuron involved in robot's locomotion (neuron mapped into a leg) , mainly because there are cases
  • 21. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -347 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 even when a pattern is showed that some neurons oscillate in a different frequency than the others. These challenges must be confronted by an optimization function or a genetic algorithm. 3. RESULTS The results were obtained by simulations in Matlab® of equation (10) along with templates similar to that of table 2. the system was simulated for a total of 110 cycles and only shows the output of the axon y2 (fig 5) of each neuron, the reason for showing such axon is understood by seeing figures 1 and 2, which shows the connection of the neuron with leg actuators; the signal y1 corresponds to the proximal (leg) and the signal y2 to the distal (foot) which touches the floor. All axon values are in range -1 < y2 <1. Figure 5. Analog signals thrown up by the axon y2 of each neuron in the CNN Figure 6. Gait scheme, auto waves transformed into "steps" to represent all the six footprints of the hexapod robot Figure 6 shows the signals converted into "steps" by a function whose parameter value is a threshold where the foot touches the floor, in figure 2 this threshold was indicated with a solid fill in the signal y2. The following figure shows in black the time period that the foot stays in the air and blank period of time the foot remains on the floor. It was conducted a change of synapses in order to know what will happen in real time. The following figure shows a pattern that is changed by using the template described in (13) for equation (10). Figure 7. Gait scheme: two different patterns and a change of synapses Figure 8. Gait scheme: three different patterns and two changes of synapses An important revelation done on all the graphs of steps is that there is always an initial period where no one pattern is generated, is the time it takes the CNN to synchronize all auto waves. In the previous figure there is synchronization period that lasts between 40 and 90 cycles before producing a second pattern, about 50 cycles in
  • 22. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -348 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 sync. This phenomenon must be taken into account since such periods of synchronization will destabilize the robot because it will perform the same steps. One possible solution to this is to inhibit the functioning of the legs while synchronization occurs, which has a period of approximately 50 cycles. However, the transition from a walk to another is not smooth, this deficiency is addressed by Arena (2004) which uses a mechanism called Motor Map Controller (MMC) which smooths the gait change. The figures 7 and 8 show three different patterns are changed in real time, if pattern changes then locomotion changes too. Pattern switching is used to change between speed of locomotion of the hexapod robot, so it can perform walking, running and jogging by means of equation (10). However exemplified patterns are not correct for a suitable locomotion, but they were exposed to test equation (10), to find the correct standards in future work is to use an optimization algorithm to find suitable patterns for locomotion. 4. DISCUSSION The synapse model proposed for a second order CNN produces rhythmic patterns which can be used to generate a gait for a hexapod robot, which may be verified with further research, using an optimization algorithm to find the appropriate setting for the hexapod's gait. The decision to use the model described in (1) is that it takes up less space per template for a new ride, plus investigations (Frasca, 2004) discussed the potential of the model, as is the increased speed, response to the environment, the synapse, the emulation of ground contact, forced conduct, each of them is done by adding linear terms, which gives this model a potential to continue making research. 5. REFERENCES 1. Tenore F., Vogelstein R. J., Etienne-Cummings R. (2007). Sensor-based Dynamic Control of the Central Pattern Generator for Locomotion. Proc. of IEEE Intl. Symposium on Circuits and Systems. ISCAS 2007. pp. 613-616. 2. Shan J., Cheng J., Chen J. (1988). Design of central pattern generator for humanoid robot walking based on multi-objective GA. Proc. of the 2000 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. 3. Gallagher J. C., Beer R. D., Espenschied K.S., Quinn R. D. (1996). Application of evolved locomotion controllers to a hexapod robot. Robotics and autonomous Systems 19, pp. 95-103. 4. Maneesilp K., Purahong B., Sooraksa P. (2004). A new analog control circuit design for hexapod using cellular neural network. The 30th Annual conference of the IEEE industrial electronics society, Volume: 3, pp. 2506-2510. 5 Sun L., Meng M. Q. H., Chen W., Liang H., Mei T. (2007). Design of quadruped robot based CPG and fuzzy
  • 23. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -349 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 neural network. Proc. of the IEEE International conference on automation and logistics. pp. 2403-2408. 6. Chua L. O., Yang L. (1988). Cellular neural networks: theory. IEEE Trans. on Circuits and Systems. Vol 35:10. pp. 1257-1272. 7. Frasca M., Arena P., Fortuna L. (2004). Bio-inspired emergent control of locomotion systems. World scientific series on nonlinear science, Series A. Vol. 48. 210 pages. World Scientific Pub. Co. ISBN-10: 9812389199, ISBN-13: 978-9812389190. 8. Arena P., Fortuna L., Patané L., Pollino M. (2006). An autonomous mini-hexapod robot controlled through a CNN-based CPG VLSI chip. 10th international workshop on cellular neural networks and their applications. 9. Arena P., Fortuna L. (2002). Analog cellular locomotion control of hexapod robots. IEEE Control Systems Magazine, December. pp. 21-36. 10. Arena P., Fortuna L., Frasca M., Sicurella G. (2004). An adaptative, self-organizing dynamical system for hierarchical control of bio-inspired locomotion. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics part B: Cybernetics, Vol 34:4. pp. 1823-1836. 11. Arena P., Caponetto R., Fortuna L., Rizzo A. (2001). Noise-supported wavefronts in cellular neural networks based circuits. IEEE transactions on circuits and systems: fundamental theory and applications. Vol. 48:3. pp. 360-363. 12. Ogata T., Hayashi K., Kitagishi I., Sugano S. (1997). Generation of the behavior automaton on neural network. Proc. of the 1997 IEEE/RSJ Intl. Conference on intelligent robots and systems, Vol. 2. pp. 608- 613.
  • 24. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -350 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 ANÁLISIS DE FATIGA DEL ESTABILIZADOR VERTICAL DE UNA AERONAVE NO TRIPULADA Hernández Majalca B.C.1 , Molinar Gutiérrez M.F.1 , Ortega Ibáñez R.1 y Alemán Meza D.1, 2 1 Departamento de Ingeniería Aeronáutica Universidad Politécnica de Chihuahua Av. Teófilo Borunda No. 13200 Col. Labor de Terrazas, Chihuahua, Chih. C.P. 31220 Christyavocal@hotmail.com maymoo@hotmail.com Roy_reve0@hotmail.com 2 Departamento de Mecánica y Procesos de Control Universidad Politécnica Estatal de San Petersburgo Polytekhnichaskaya ul. 29 San Petersburgo, Federación Rusa. C.P. 195251 dania.aleman@gmail.com Abstracto: Se realiza el análisis de cargas y fatiga para el estabilizador vertical de aeronaves automatizadas en base a los requerimientos establecidos en el ANEXO 8 de la OACI. Con la información brindada por los planos de fabricación y el manejo del software CATIA, se crea la geometría estructural del estabilizador vertical del avión 3DP Mini Model. La geometría es analizada por el método de elementos finitos, así mismo se somete a un análisis de fluidos mediante el software ANSYS. A partir de los resultados obtenidos del análisis aerodinámico del estabilizador vertical del (UAV), se determinan los espectros de carga a los que está sometida la estructura, dichas cargas se aplican en un nuevo análisis para determinar el daño producido en la estructura del estabilizador vertical. Con ello se da pauta a la creación de aviones no tripulados enfocados al beneficio de la sociedad chihuahuense. 1. INTRODUCCIÓN Hoy en día es de gran importancia que los aviones dispongan de un buen piloto automático que facilite el trabajo del piloto y haga que el mundo de la aviación sea más seguro. Este hecho se hace imprescindible si se va a trabajar con “Unmaned Aerial Vehicles” (UAV). Se concentra la atención en la mejora del desempeño del estabilizador vertical, localizado en el empenaje de la aeronave. Es de suma importancia conocer que el estabilizador vertical contribuye en gran medida a la estabilidad direccional del avión. Se trata de una superficie aerodinámica simétrica, que debe tener posibilidad de generar cargas horizontales en el avión. Con el afán de mejorar la estabilidad direccional en el avión sin tener que aumentar el tamaño del estabilizador vertical añadimos una aleta dorsal, la cual provoca que el arrastre sea insignificante, como lo haría el hecho de agrandar el estabilizador. Su construcción es muy similar a la usada en las alas, mediante el uso de largueros, costillas, larguerillos y revestimientos. La dificultad de nuestro estudio radica en la interconexión de una serie de componentes que cubren una amplia gama de disciplinas, incluyendo cálculos de aerodinámica, simulación de vuelo y la evaluación del peso. Para conseguir nuestro objetivo se desarrollan las ecuaciones matemáticas que rigen el comportamiento físico del sistema y se identifican las incógnitas a calcular.
  • 25. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -351 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Teniendo en cuenta el estabilizador vertical modificado, se deben comprobar las fuerzas que actúan sobre éste, así como las cargas a las cuales reacciona. La figura 1 muestra la configuración del estabilizador vertical del avión a analizar. Este sistema consiste en dos partes, de las cuales sólo una es móvil. Figura 1. Configuración del estabilizador vertical El estabilizador está construido en madera, la cual se recubre con pintura especial para aeronaves. El sistema es fijo a la aeronave y cuenta con la aerodinámica ideal para mejorar el desempeño de esta. 3. ECUACIONES El diagrama velocidad Vs factor de carga, se utiliza para analizar las limitaciones estructurales y aerodinámicas para un avión: Figura 2. Diagrama Vs El tramo AB del diagrama representa la limitación aerodinámica definida por la máxima sustentación que pueden generar las alas del avión a velocidad de crucero que será el umbral a analizar en este proyecto.
  • 26. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -352 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 En esta condición el ángulo de ataque es 0, la fuerza máxima de sustentación está dada por: Dónde: CL MAX – máximo coeficiente de sustentación que puede desarrollar el avión; ρ0 – densidad del aire al nivel del mar; S – superficie del estabilizador; Vai – velocidad indicada relativa del aire respecto al avión, en éste caso, a la velocidad de crucero. Por tanto, el factor de carga expresado en función de la velocidad entre A y B es: 4. ANÁLISIS DE CRITERIOS DE FATIGA En la vida real se observa que repetidos ciclos de carga y descarga debilitan las piezas a lo largo del tiempo, incluso cuando las cargas inducidas están considerablemente por debajo de la tensión de rotura estática e incluso del límite elástico del material. La vida a fatiga se puede definir como el "fallo debido a cargas repetitivas que incluye la iniciación y propagación de una grieta o conjunto de grietas hasta el fallo final por fractura" (Fuchs, 1980). El análisis de fatiga estructural es una herramienta para evaluar la validez de un diseño, o su durabilidad, bajo condiciones de carga simples o complejas conocidas como cargas de servicio. Los resultados del análisis de fatiga se representan mediante contornos en color que muestran la duración de los ciclos de carga que la estructura puede soportar antes de que se inicie cualquier grieta. 4.1. Fases de un Fallo por Fatiga Fase 1 – Iniciación: Se desarrollan una o más grietas en el material. Las grietas pueden aparecer en cualquier punto del material pero, en general, ocurren alrededor de alguna fuente de concentración de tensión y en la superficie exterior donde las fluctuaciones de tensión son más elevadas. Las grietas pueden aparecer por muchas razones: imperfecciones en la estructura microscópica del material, ralladuras, arañazos, muescas y entallas causados por las herramientas de fabricación o medios de manipulación. En materiales frágiles el inicio de grieta puede producirse por defectos del material (poros e inclusiones) y discontinuidades geométricas. Fase 2 – Propagación: Alguna o todas las grietas crecen por efecto de las cargas. Además, las grietas generalmente son finas y de difícil detección, aun cuando se encuentren próximas a producir la rotura de la pieza. Fase 3 – Rotura: La pieza continúa deteriorándose por el crecimiento de la grieta quedando tan reducida la sección neta de la pieza que es incapaz de resistir la carga desde un punto de vista estático produciéndose la rotura por fatiga. 4.2. Configuración del Empenaje El empenaje es reconocido como parte fundamental de una aeronave a cualquier escala, debido a que es el responsable de la estabilidad y del control general en vuelo. Para el aeromodelo requerido, fueron analizadas cuatro configuraciones (fig. 3), las cuales ofrecían las mayores ventajas, no sólo en estabilidad y control, sino en manufactura, diseño y transporte 1) Cola en V: Alta complejidad en el proceso de manufactura y el control durante maniobras en vuelo. (1) (2)
  • 27. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -353 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 2) Cola en T: No presenta complicaciones en el proceso de manufactura y ofrece buena estabilidad en vuelo recto; las mayores desventajas son la complejidad de la transmisión del movimiento a los elevadores y el control a ángulos de ataque elevados. 3) Doble Boom: Empenaje óptimo para una configuración pusher del sistema de propulsión, aunque adiciona peso al aeromodelo debido a la estructura doble. Las cargas en los estabilizadores son soportadas y transmitidas de la misma manera que en un ala. Flexión, torsión y cortadura, creadas por las cargas aerodinámicas, pasan de un miembro estructural a otro. 4) Convencional: Configuración de manufactura sencilla que presenta una adecuada estabilidad en vuelo rectilíneo. Figura 3. Configuraciones de los aeromodelos. De izquierda a derecha: cola en V, cola en T, doble Boom, convencional La tabla 1 muestra las diferentes configuraciones de acuerdo al diseño, control, construcción y estructura modular (con sus respectivos factores de peso) Tabla 1. Evaluación de factibilidad de manufactura del empenaje Diseño 0.3 4 1.2 2 0.6 2 0.6 3 0.9 Control 0.3 5 1.5 1 0.3 4 1.2 4 1.2 Construc- ción 0.2 5 1 2 0.4 3 0.6 5 1 Estructura modular 0.2 4 0.8 3 0.6 3 0.6 4 0.8 total 1 4.5 1.9 3 3.9 Cola en T ConfiguracionesAspecto a evaluar Factor de peso convencional Cola en V Doble Boom Según la evaluación de factibilidad de manufactura del empenaje realizada, la configuración seleccionada fue la convencional. 5. DIMENSIONADO DEL ESTABILIZADOR VERTICAL Para solucionar este inconveniente, es necesario un estabilizador relativamente grande, con el fin de proveer control sobre el eje transversal. Cada miembro absorbe parte de la carga y transfiere el resto a los otros miembros. Al final, las cargas llegan a
  • 28. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -354 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 los largueros, que transmiten la carga a la estructura del fuselaje. Las fallas por fatiga siempre empiezan en una grieta. La grieta puede estar presente en el material desde su manufactura o haberse presentado a lo largo del tiempo por causa de las deformaciones cíclicas cerca de las concentraciones de esfuerzos. Una vez aparecida una micro grieta, se hacen operables los mecanismos de la mecánica de fractura. La grieta aguda crea concentraciones de esfuerzo superiores a los de la discontinuidad original, lo que provoca una zona plástica en el extremo de la grieta cada vez que el esfuerzo a tensión la abre, achatando su extremo y reduciendo la concentración efectiva de esfuerzos. La grieta crece un poco. Cuando el esfuerzo se alterna desde un régimen de esfuerzo a compresión hasta cero o hasta un esfuerzo a tensión lo bastante inferior, la grieta se cierra, la fluencia plástica cesa momentáneamente y de nuevo la grieta se vuelve aguda, aunque con una dimensión mayor. Este proceso continúa en tanto el esfuerzo local en la punta de la grieta esté alternando por debajo del punto de fluencia a tensión, hasta por encima. 6. RESULTADOS Los análisis térmico y de fluidos fueron realizados en el software ANSYS v.13 – FLOTRAN CFD. El tipo de elemento utilizado fue FLUID142, elemento 3D Fluid-Thermal con 8 nodos y 7 grados de libertad. Con fines de geometría y análisis, se construyó un cubo alrededor del estabilizador al que se le sustrajo el volumen del estabilizador. Se realizó un mallado homogéneo por lineas (fig. 4) con 42 975 nodos, 234 893 elementos y 1644 251 grados de libertad. Figura 4. Elementos del cubo Las condiciones de frontera fueron las siguientes:  Velocidad de entrada: 393.70079 in/s.  Velocidad de salida: 0 in/s.  Presión de salida: 0 psi. Las propiedades consideradas del flujo son las del aire (densidad, viscosidad y calor específico), con una presión de 101 385 psi. Se aplica la velocidad de salida en todas las superficies, excepto en la que recibe el flujo que cuenta con la velocidad de entrada. Se ejecutan los análisis y se comrpueban los puntos de concentración de la
  • 29. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -355 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 velocidad máxima. La presión a la cual se somete la superficie en la salida de flujo fue de 0 psi ya que se genera un vacio. En base a los resultados obtenidos, se concluye que el flujo cumple con las condiciones aerodinámicas requeridas. La figura 5 muestra el comportamiento vectorial de la velocidad del flujo en la superficie de salida. Figura 5. Campo vectorial de velocidad del flujo Las figuras 5 y 6 muestran los vectores de diferentes colores según la velocidad del flujo – los vectores rojos representan la velocidad máxima, mientras que los azules representan la velocidad mínima. Figura 6. Campo vectorial de velocidad del flujo, superficie de salida
  • 30. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -356 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 El análisis de fluidos nos permite concluir que la temperatura que genera el fluido al impactar con la superficie aumenta debido a la fricción del aire con la superficie del estabilizador, así como también existen puntos en los que la temperatura no varía. La figura 7 muestra el campo de la presión total generada por el fluido entrante (aire). Los puntos en color rojo representan la presión máxima y la mínima es representada con color azul. Figura 7. Campo de presión total Con los resultados arrojados por el análisis de flujo, se realizó un análisis estructural para determinar el punto más sensible del estabilizador vertical (fig. 8).
  • 31. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -357 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 Figura 7. Geometría del estabilizador vertical En la figura 8 se muestra el resultado del análisis estructural mediante el campo de esfuerzos de Von Misses, el cual muestra el esfuerzo máximo en la esquina interior del estabilizador debido a la presión ejercida por el aire. Figura 7. Análisis estructural – campo de esfuerzos de Von Misses
  • 32. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -358 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 7. CONCLUSIONES Comprobamos que el diseño del perfil que utilizamos cumple con las condiciones aerodinámicas pertenecientes al perfil NACA 0012, manteniendo el flujo laminar al permitir la disminución de vórtices o turbulencias en el borde de salida. De esta manera decidimos hacer modificaciones míninas al estabilizador para disminuir la probabilidad de fatiga en el punto crítico de nuestra aeronave. 8. REFERENCIAS 1. AIAA Raymer, D. (2006). Aircraft Design: A Conceptual Approach. Design/Build/Fly Competition 2008/09 Rules. http://www.aiaadbf.org/2009_files/2009_rules.htm 2. AIAA Roskam, J. (1989). Airplane Flight Dynamics and Automatic Flight Controls. Roskam. Aviation and Engineering Corporation. 3. Fielding, J. P. and Smith (2006). H. FLAVIIR an innovative university/industry research program for collaborative research and demonstration of UAV technologies. Proceedings of the 25th International Congress of the Aeronautical Sciences, ICAS 2006, Hamburg, Germany. 4. Large Model Association. Over 20KG scheme. http://largemodelassociation.com/over20kg.htm. 5. Yarf-Abbasi, A. and Fielding, J. P. (2007). Design integration of the eclipse and demon demonstrator UAVs. Proceedings of the Seventh AIAA Aviation Technology, Integration and Operations Conference (ATIO), Belfast, UK, pp. 18-20. 6. Yarf-Abbasi, A., Clarke, A., Lawson, C. P., Fielding, J. P. (2008). Demon demonstrator UAVs. Proceedings of the 26th International Congress of the Aeronautical Sciences, ICAS 2008, Anchorage, Alaska.
  • 33. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -359 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 ARQUITECTURAS EN HARDWARE RECONFIGURABLE PARA DECODIFICADORES DE HUFFMAN Y SU IMPLEMENTACIÓN EN CPLDS Javier Vega-Pineda1 , Pablo Cano Márquez1 , José Luis Durán Gómez1 y Silvia C. Beng Domínguez2 1 Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica División de Estudios de Posgrado e Investigación 2 Departamento de Ingeniería Química y Bioquímica Instituto Tecnológico de Chihuahua Ave. Tecnológico 2909, Chihuahua, Chih., C.P. 31310, México {jvega, pcano, jlduran, sbeng}@itchihuahua.edu.mx Abstracto: Se presentan varias arquitecturas en hardware digital programable para implementar decodificadores de información codificada en código Huffman. La codificación - decodificación de Huffman se utiliza en los sistemas para compresión de datos y su principal propiedad es la compresión sin distorsión de los datos o sin pérdidas. Se presenta también la modelación de los circuitos digitales en modo matricial y su descripción en modo gráfico para su implantación en circuitos lógicos programables complejos (CPLD). INTRODUCCIÓN Los codificadores y decodificadores de Huffman son ampliamente utilizados por los sistemas de compresión de datos en general y de imágenes y video digital como una última y primera etapa respectivamente. En el codificador, los símbolos resultantes de las transformaciones o procesamientos realizados a la imagen o imágenes son por último comprimidos por un codificador Huffman. Y en el decodificador los símbolos comprimidos pasan inicialmente por el decodificador para su expansión y posterior procesamiento, Figura 1. Se revisan varios esquemas o arquitecturas presentados en (Keshab, 1992; Shizen, 2009; Lee, 2004) para su implementación en circuitos CPLDS, es necesario adicionar lógica así como comprender la notación matricial que describen los circuitos. Es el ánimo de este artículo ser un auxiliar en la compresión de elementos de diseño de circuitos digitales VLSI enfocados a compresión de imágenes. Figura 1. Sistema de compresión de imágenes Considere un ejemplo de codificación de Huffman para comprender como debe trabajar el decodificador. Iniciamos con una secuencia de símbolos: ABBCAABADAEAACBABAEDAACABAADABADBAABCAAB
  • 34. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -360 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 Son 40 símbolos con la siguiente frecuencia: A= 20, B= 10, C= 4, D= 4, E= 2. Si utilizamos 8 bits por cada símbolo, necesitamos 320 bits para codificar los 40 símbolos (sin compresión). El algoritmo inicia dando un peso a cada símbolo, de acuerdo a su frecuencia o probabilidad de repetición. A partir de su frecuencia se itera para formar el árbol de Huffman y encontrar el código para cada símbolo. En cada iteración se unen los símbolos con menor peso y se asigna un nuevo peso al nodo formado. Al terminar la unión de todos los símbolos en el árbol (binario), se asigna por nivel un valor de 0 y 1 a las ramas del árbol. La Figura 2 muestra el árbol de Huffman final después de 4 iteraciones. Siguiendo el árbol de su raíz a los símbolos se define el código del símbolo: A=“0”; B=“10”; C=“110”; D=“1110”; E=“1111”. Con el nuevo código solo son necesarios 76 bits para representar sin ambigüedad los símbolos de la secuencia inicial (1.9 bits/símbolo, en promedio). Recomendamos al lector leer las referencias (Wells, 1999) y (Touradj, 1998) para adentrarse más en Huffman y en compresión de datos e imágenes. Figura 2. El árbol de Huffman En las secciones siguientes se revisan varias arquitecturas propuestas en [1-3]. Se implementaron en lógica programable utilizando para su descripción el modo gráfico y se compilaron para su síntesis en dispositivos programables CPLD MAX de Altera. 2. EL DECODIFICADOR EN UNA MÁQUINA SECUENCIAL MEALY Un decodificador para el ejemplo mostrado antes estaría formado por una máquina secuencial Mealy de 4 estados. Y lo representamos como un dispositivo con dos entradas, el reloj y la entrada para la secuencia de entrada y cinco salidas, una para indicar la detección de cada símbolo. La máquina secuencial y un diagrama a bloques con entradas y salidas representando al decodificador se muestran en la Figura 3. La máquina hace el seguimiento de los bits que llegan a la entrada X hasta que detecta una secuencia válida para algún símbolo. Una vez detectado el símbolo que arribó, activa la salida correspondiente. Existen dos formas comunes de realización de la máquina de estados, le llamaremos tradicional a la primera forma y “flip-flop caliente” (hot encoding (Roth, 2007)) a la segunda forma. Se describen a continuación ambas realizaciones. Figura 3. Diagrama de estados de la máquina secuencial y sus puertos de E/S 2.1 Realización en Forma Tradicional 0/A 0 1 0 1 0 1 0 1 A B C D E 20 10 4 4 2 6 10 10 20 Decodifi- cador de Huffman A B C D X reloj S1 S4 S2 S3 1/- 1/- 0/C 0/B 0/D, 1/E 1/-
  • 35. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -361 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 En la Figura 4 se muestra la tabla de transición de estados de la máquina secuencial con las asignaciones binarias siguientes: S1=00, S2=01; S3=11, S4=10. Dos flip-flops son necesarios para representar los cuatro estados de la máquina secuencial. Con la asignación binaria antes dada, llegamos a las ecuaciones binarias siguientes: ̅ . Las salidas están definidas por las ecuaciones siguientes: ̅ ̅ ̅ ̅ (1) A+ B+ Z AB X=0 X=1 X=0 X=1 S1:00 00 01 A - S2:01 00 11 B - S3:11 00 10 C - S4:10 00 00 D E Figura 4. Tabla de estados de la máquina secuencial de la Figura 3 La forma tradicional en este caso con cinco símbolos resulta en un circuito sencillo. Sin embargo, al aumentar el número de símbolos crece muy rápido la complejidad del circuito combinacional que define los estados siguientes de la máquina secuencial. La salida individual para cada símbolo es un decodificador muy simple que también crece muy rápido al aumentar el número de símbolos y sirve para compararlo con el esquema de diseño siguiente. 2.2 Realización “Flip-Flop Caliente” (“One Hot”) La característica principal de los circuitos codificados en caliente es que solo un flip-flop activo por cada estado de la máquina, esto es, existe un flip-flop por cada estado de la máquina (Roth, 2007). Para máquinas secuenciales con muchos estados requieren menos compuertas combinacionales que su contraparte tradicional. Utilizando notación matricial para definir la máquina secuencial ésta se define como, ( ) [ ( ) ( ) ( ) ( )] ( ) [ ( ) ( ) ( ) ( )] [ ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ] (2) Al multiplicar los elementos de la matriz en (2) tenemos las definiciones siguientes, ( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( )̅̅̅̅̅̅[ ( ) ( ) ( )] ( ) ( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅ (3) El circuito que implementa las ecuaciones en (3) se muestra en la Figura 5. La retroalimentación en el circuito, utilizada para definir los estados siguientes en los flip-flops limita la velocidad de decodificación que se puede lograr. La entrada ST es necesaria para iniciar a uno de los flip-flops en el circuito, de otra forma no estará
  • 36. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -362 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 encendido ninguno (Artigas, 2002). El lograr una mayor velocidad de decodificación es posible utilizando esquemas de tubería (pipelining) y de paralelismo. En los siguientes incisos se plantean ambos esquemas. 3. ARQUITECTURA EN TUBERÍA (PIPELINING) Para iniciar con el esquema de tubería se presenta un problema que muestra como la introducción de un registro intermedio en una máquina secuencial ayuda a disminuir el tiempo de procesamiento total del circuito (Artigas, 2002). Se tiene un diseño que implementa la función aritmética siguiente: y = (a∙x + b) / c, donde a, b, y c son constantes. El circuito utilizado tiene la configuración mostrada en la Figura 6a y el circuito modificado se muestra en la Figura 6b. La verificación del incremento de velocidad de cómputo se hace con el cálculo de la frecuencia máxima de operación según la trayectoria más larga dentro del circuito. Figura 5. Esquema “One Hot” para el decodificador de Huffman Asumiendo los tiempos de propagación en los módulos aritméticos: tpmax(×) = 20 ns; tpmax(+) = 10 ns; tpmax(/) = 30 ns. Y el tiempo de propagación y asentamiento en los registros, tpmax = 10 ns, tsu = 10 ns, fmax = 25 MHz. La velocidad máxima en el circuito inicial encontrada al calcular la trayectoria crítica de la entrada X a la salida Y es: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Por tanto la frecuencia máxima de operación está dada por El circuito puede calcular 12.5 millones de datos por segundo.
  • 37. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -363 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 Figura 6. Agregando un registro de “pipeline” aumentamos la velocidad de procesamiento del circuito Veamos ahora los cálculos para el circuito modificado con el registro intermedio. La trayectoria del primer registro al intermedio: ( ) ( ) ( ) ( ) La trayectoria del registro intermedio al registro de salida: ( ) ( ) ( ) Obtenemos una frecuencia de operación máxima de Por tanto la introducción del registro intermedio nos permitió aumentar el cálculo de datos a 20 millones de datos por segundo. Este esquema un poco modificado se aplica al diseño del decodificador de Huffman para al menos duplicar su velocidad de trabajo. 3.2. Esquema en tubería En la notación matricial del decodificador, se puede representar la máquina secuencial con el esquema de tubería como, ( ) ( ) ( ) ( ) y en forma general se pueden introducir M pasos al procedimiento y así calcular ( ) en términos de ( ). Así, ( ) ( ) está dado por, ( ) [ ( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( ) ( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( ) ( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( ) ] Después de la multiplicación matricial y de aplicar una reducción Booleana a los términos resultantes obtenemos: [ ( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( ) ( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( ) ] (4) Las ecuaciones de estado siguiente que resultan de multiplicar ( ) por la matriz (4) son: ( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( ) ( )̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ ( )[ ( ) ( )] ( ) ( ) (5)
  • 38. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -364 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 ( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( ) ( )̅̅̅̅̅̅ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) La implementación de las ecuaciones en (5) en un circuito decodificador de Huffman con la arquitectura de tubería se puede observar en la Figura 7. Se agregó el registro a la entrada del circuito y aumentó la lógica de la sección combinacional de estado siguiente. 4. ESQUEMA UTILIZANDO PARALELISMO La implementación del decodificador utilizando los conceptos de paralelismo implica el replicar los elementos que forman una etapa de pipeline y alimentar cada una de las réplicas con símbolo de la secuencia de llegada. En la Figura 8, se muestra la implementación con dos réplicas o copias del decodificador. Note que en cada copia se está alimentado un símbolo diferente (2k y 2k1) y en la salida tenemos a su vez la decodificación de dos símbolos diferentes(a-e2k, a-e2k1). Tanto el esquema de tubería como el esquema paralelo duplican la capacidad de decodificación aumentando al doble la velocidad de procesamiento. Figura 7. Implementación del decodificador bajo el esquema de tubería 5. RESULTADOS Y CONCLUSIONES Se presentó la implementación de cuatro arquitecturas enfocadas a desarrollar un decodificador de datos codificados bajo el algoritmo de Huffman. Se puede pensar en el objetivo de las arquitecturas como los tradicionales reconocedores de secuencia, circuitos tradicionales que todo libro de texto maneja para tratar el tema de máquinas secuenciales. El esquema tradicional implementa al decodificador con dos flip-flops y lógica combinacional para la definición de los estados siguientes y de las salidas. El circuito “Filp-Flop Hot” menos conocido en el ámbito académico, implementa el decodificador con un flip- flop para cada estado de la máquina secuencial. Es importante hacer notar la entrada de habilitación para encender a
  • 39. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -365 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 uno de los flip-flops de otra forma no inicia su trabajo la máquina. Los esquemas en tubería y paralelo duplican el performance de las anteriores realizaciones. Estos esquemas se pueden repetir para aumentar la velocidad de ejecución. Figura 8. Implementación del decodificador bajo el esquema de paralelismo. Todos los circuitos presentados en el artículo se compilaron en QUARTUS II (Altera) y debido a su reducido número de componentes solo fue necesario llegar hasta el CPLD Altera EPM7032S. Un paso importante será aplicar los conceptos del artículo a decodificadores con un número importante de símbolos. 6. REFERENCIAS 1. Parhi Keshab K. (1992). High-Speed VLSI Architectures for Huffman and Viterbi Decoders, IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Analog and Digital Signal Processing. 39: 6: 385-391. 2. Huang Shizhen, Lin Wei, Liao Teng (2009). PNG graphics hardware decoding of High-speed Huffman decoder design. Proceedings of the 2009 WRI World Congress on Computer Science and Information Engineering. 6:495-498. 3. Taeyeon Lee y Jaehong Park (2004). Design and Implementation of Static Huffman Encoding Hardware Using a Parallel Shifting Algorithm. IEEE Transactions on Nuclear Science. 51:5:.2073-2080. 4. Wells Richard B. (1999). Applied Coding and Information Theory for Engineers. Prentice Hall. 5. Ebrahimi Touradj and Kunt Murat (1998). Visual Data Compression for Multimedia Applications. Proceedings of the IEEE. 86: 6: 1109-1125. 6. Skahill Kevin, Cypress Semiconductor (1996). VHDL for Programmable Logic. Addison Wesley. 7. Roth Jr., Charles H. (2007). Digital Systems Design Using VHDL. CL-Engineering. 8. Artigas Maestre J. I., Barragán Pérez L.A., Orrite Uruñuela C. y Urriza Parroqué I (2002). Electrónica Digital, Aplicaciones y problemas con VHDL. Prentice Hall.
  • 40. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -366 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 AUTOMATIZACIÓN DE UNA MÁQUINA EXPENDEDORA DE CAFÉ Mario Francisco Hernández Flores1, 2 , Miguel Eduardo Rosas Baltazar1 , Juan Manuel Carrión Delgado1 , Miguel Ángel Martínez Poceros1 , María Angélica Cerdan1 , Rodrigo Rodríguez Franco1 y Rosario Aldana Franco2 1 Instituto Tecnológico Superior de Xalapa. Xalapa, Veracruz, México. 2 Universidad Veracruzana Xalapa, Veracruz, México. mariofrank28@yahoo.com.mx Abstracto: Se implementó la automatización de una máquina despachadora de varios tipos de preparados de café, para tomar de forma rápida, sabrosa y segura; sin la necesidad de emplear a un ser humano de forma directa; por medio de un sistema electromecánico, que está controlado por un microprocesador, y a través de electroválvulas, que dosifican las cantidades de cada materia prima, contenida en recipientes adecuados; y a su vez colocan un vaso, donde se vierte la mezcla seleccionada por el usuario, a partir del tipo de preparado de café que sea de su agrado (americano, capuchino, etc.), dicha selección es manipulada por medio de un teclado y una pantalla digital, así como el costo del producto final preferido. 1. INTRODUCCIÓN Son muchos los factores que condicionan la elaboración de un buen café, pero es evidente que partiendo de una buena materia prima (el café tostado y molido), se tienen todas las ventajas. Y catar el café es sin duda la mejor forma de valorar su calidad. La existencia de tantas variedades y calidades, y además cambiantes de cosecha a cosecha, obliga siempre a una verificación previa, si queremos corroborar la constancia de un patrón predeterminado. Además de que no solo esos factores son esénciales, para poder hacer un buen café, en una cafetera automatizada, sino también un buen sistema, para llevar todo ese proceso, por lo cual se desarrolló este proyecto, el cual automatiza la preparación de una buena taza de café, y aportar sobre todo, una satisfacción al cliente, el cual es la prioridad número uno, para poder desarrollar este proyecto, y más que nada, el sabor de una buena taza de café, es esencial al día. Hoy en día, existen diferentes máquinas expendedoras de café, cuyo diseño y fabricación es de índole extranjero, por lo cual el costo y el mantenimiento correctivo es elevado, en comparación con nuestro prototipo, ya que se instrumentó la implementación del sistema de despacho automatizado del café, según su selección. 1.1 Justificación El objetivo principal de este prototipo fue implementar una máquina automatizada que expenda café, y con habilidades para la toma de dediciones; este proyecto se realizó a base de la instrumentación de las electroválvulas y un microcontrolador ATMEGA32, con un teclado y display, para seleccionar el tipo de bebida de café según los gustos del cliente o usuario, se lleva a cabo todo el proceso que se requiere, aunque en un menor tiempo de espera, para poder atender satisfactoriamente al cliente, el cual sin él no tendría objeto hacer este proyecto, aun costo menor de implementación de la máquina expendedora de café y con dispositivos de fácil adquisición.
  • 41. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -367 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 2. DESARROLLO Para la implementación de la máquina expendedora de café, se requiere la supervisión de las electroválvulas a utilizar por prioridades, y el diseño del circuito de control por medio del microcontrolador, donde se lleva a acabo cuidadosamente su calibración y evaluación de cada electroválvula, lo que implica también la colocación de las electroválvulas, en la posición adecuada, para la distribución de la materia prima (café, azúcar, agua, leche, etc.), se hace la programación del microcontrolador ATMEGA32, y la visualización de los datos en el display por la interface con el usuario, por medio del teclado; en los diversos recipientes, para contener las materias primas con las electroválvulas posicionadas, y se realizó el acoplamiento y calibración de cada electroválvula, y del vaso contenedor final; así como la temporización de seguridad, para no provocar un accidente, por quemaduras o regado de las materias primas sólidas, liquidas y gaseosas. Figura 1. Recipientes para la materia prima y colocación de electroválvulas Figura 2. Circuito impreso de potencia y fuente de alimentación 2.1 Circuito electrónico El circuito electrónico generalizado donde se muestra el control, el despliegue del menú de selección, el sistema de electroválvulas y la pantalla de despliegue, para poder ordenar la bebida que se solicitó por el usuario o cliente.
  • 42. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -368 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 Figura 3. Sistema electrónico general Figura 4. Circuitos modulares de control, potencia y teclado
  • 43. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -369 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 Figura 5. Calibración de electroválvulas y contenedores 2.2. Sistema de potencia Armado de la base y adaptación del circuito de control con las electroválvulas, para esta adaptación se instaló un circuito de potencia, que controla el microcontrolador, a continuación se muestra el diagrama de cómo van conectados las electroválvulas en este dispositivo, y así poder realizar la orden a cada electroválvula, que se seleccione en un determinado caso: Figura 6. Circuito de potencia para las electroválvulas 2.3 Microcontrolador Se diseñó una tarjeta de tipo modular, y así poder proporcionar un mantenimiento fácil y económico, con esto solo cambiar el modulo del circuito que este dañado o que pudiera presentar alguna falla al sistema, y así hacer el mantenimiento correctivo rápido y seguro, ya que las máquinas comerciales hoy en día, o son extranjeras o son muy costosas, y de difícil mantenimiento correctivo. +V V1 24V VALAVULA ELECTRO R1 1k PINMICRO TIP 120
  • 44. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -370 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 Figura 7. Circuito modular del microcontrolador 2.4. Fuente de voltaje Armado y prueba de la tarjeta de la fuente de alimentación de 24 V., con una corriente de 3 Amperes; para alimentar las electroválvulas. Figura 8. Fuente de alimentación de 24 V. a 3 A. 3. PROGRAMACIÓN Se hizo el programa en Visual “C”, con el cual identificará el preparado de la bebida a desarrollar. En este programa se propone un menú el cual se puede seleccionar el tipo de café o bebida que se requiera; al oprimir el botón de la bebida seleccionada, inmediatamente aparecerá en la pantalla del display, el nombre de la bebida y una leyenda que dice “ESPERE LE ESTOY ATENDIENDO” para terminar de preparar el producto seleccionado y el cual disfrutara el cliente. A continuación presentamos un fragmento del programa donde se visualiza el menú: while (1) { X=PINA; lcd_clear(); lcd_gotoxy(0,0); //menu lcd_putsf("1=Express"); //menu lcd_gotoxy(12,1); //menu lcd_putsf("4=Leche"); //menu lcd_gotoxy(0,1); //menu lcd_putsf("3=Chocolate"); //menu lcd_gotoxy(9,0); //menu S1 F1 1A IN COM OUT U1 LM7824 T4 GND + 24v. J1 + C1 2200uF D2 BRIDGE D1 LED1 R2 1k
  • 45. 4ºCongreso Internacional de Investigación Nuevo Casas Grandes, Chih. México 27, 28 y 29 de Septiembre de 2011 PRESENTACIÓN EN CD ROM A3 -371 CIPITECH 2011 ISBN 978 – 1 – 4276 – 4803 – 7 lcd_putsf("2=Americano"); //menu lcd_gotoxy(0,2); //menu lcd_putsf("5=Capuchino"); //menu lcd_gotoxy(0,3); //menú lcd_putsf("6=Cafe con Leche"); //menú delay_ms(100); // tiempo de retardo de presentación en lcd if (X==128) { // selección de producto en la botonera lcd_clear(); lcd_gotoxy(0,0); lcd_putsf("Opcion: Express"); lcd_gotoxy(0,2); //leyenda de espera lcd_putsf("ESPERE LE ESTOY"); lcd_gotoxy(0,3); lcd_putsf("ATENDIENDO GRACIAS"); 4. RESULTADOS En el sistema de la despachadora de café, se redujo el tiempo de espera, ya que el vaso tiene una caída vertical y las conexiones, mangueras o tolvas están direccionadas hacia el vaso, por lo cual, el proceso de llenado a través de las electroválvulas, según la selección del usuario es en forma paralela. La calibración con lleva la colocación adecuada del vaso y la dirección de las mangueras y tolvas, que contienen las materias primas, para la preparación de una taza de café, así como la sincronización y los tiempos de llenado por los temporizadores, para que no se derrame ninguna de las materias primas, ni tampoco el usuario introduzca la mano antes de que se lo indique el display, logrando con esto que no se queme o que deje caer algún el producto por sacar el vaso antes de que esté completamente terminado. 5. CONCLUSIÓN El sistema de la máquina despachadora de café, es un sistema electromecánico que está controlado por ATMEGA32, hacia las electroválvulas, que dosifican las cantidades de cada materia prima contenida en recipientes adecuados, e interfaseadas por un teclado y una pantalla, donde el usuario o cliente selecciona el tipo de preparación del café, de manera rápida y segura. Se colocaron y calibraron las electroválvulas y los temporizadores, para la eficiente y eficaz preparación del café seleccionado, así como el manejo de los vasos, y su colocación exacta y precisa, para que no revertiera ninguna de las materias primas. 6. REFERENCIAS 1. Coughlin, Robert F. Driscoll Frederick F. (2006). Amplificadores Operacionales y Circuitos Integrados Lineales. Quinta edición. Prentice Hall. 2. Creus, Antonio. (2005). Instrumentación Industrial. Sexta edición. Alfaomega Marcombo. 3. Maloney, Timothy J. (2006). Electrónica Industrial Moderna. Quinta Edición. Prentice Hall. 4. Rashid, Muhammad H. (2004). Electrónica de Potencia Circuitos, Dispositivos y Aplicaciones. Prentice Hall.