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Presentación del
Grupo de Sistemas Inteligentes
Grupo de sistemas inteligentes
En colaboración con:
Coordinadora: Dra. Mª Dolores Rodríguez Moreno
malola.rmoreno@uah.es
Áreas de investigación se engloban dentro de la Inteligencia Artificial
• Planificación y optimización de tareas/workflow
• Sistemas de control autónomo (robótica)
• Optimización de rutas (path-planning)
• Aprendizaje automático
• Simulación y entornos virtuales de tutoría/entrenamiento
Miembros: 7 investigadores (4 Doctores)
5 tesis en progreso
> 30 Proyectos Fin de Carrera
Dr. David F-Barrero Dr. Julia Clemente
Dr. Bonifacio Castaño Dr. Mª Dolores R-Moreno
Proyectos de investigación
•  Robótica/aerospacial
•  Simulación y entornos virtuales
•  Sistemas expertos
•  RFID
Proyectos robótica/aerospacial
HISPASAT:
•  Planificación en tierra de las operaciones de los satélites
NASA Ames:
•  Colaboración con Intelligent Systems Division
JPL
•  Colaboración Robotic Systems Estimation, Decision, & Control Group
ESA (proyectos)
•  AMOCT (Advanced Mission Operations Concepts & Technologies)
•  A4IM (Autonomy for Interplanetary Missions)
•  OGATE (Cooperative systems for autonomous exploration missions)
INTA (CAB):
•  Proyecto Ptinto: Sistema de control para robot de exploración río Tinto
HISPASAT
Problema
•  Operaciones a realizar en los satélites eran generadas por ingenieros a
mano y en papel (operaciones anuales y semanales)
•  Dedicación 1/3 tiempo de un ingeniero/año
•  Inconsistencias entre documentos
•  Dependen de factores externos, maniobras, uso de baterías y
tanques, y operaciones de mantenimiento (cambios continuos)
•  Número de satélites se incrementaba
Aportación
•  Planificación operaciones en tierra de
los satélites de comunicaciones en 15’
•  Reducción del tiempo
•  Consistencia documentos modificados
•  Fácil de utilizar
NASA Ames
•  En las técnicas para la planificación de las
operaciones en Tierra de misiones como
Phoenix y Curiosity
Colaboración con “Intelligent System Division”
Habitat
Astronauta y rover
Gromit para tareas
de prospección
Plan de
navegación y
ejecución de
tareas
Robot K9 para
tareas científicas •  Sistema de control autónomo
collaborativo entre rovers, astronautas y
operadores en tierra
JPL
•  Colaboración autónoma y
cooperativa de drones en misiones
de defensa/exploración
Control de drones
•  Control UAVs mediante gestos (brazo) o
el pensamiento
ESA
Advanced Mission Operations Concepts & Technologies (con Mars & CNR):
•  Análisis de los problemas de futuras misiones
•  Propuesta de soluciones basadas en IA para:
•  Aumento de la capacidad de manejar incertidumbres
•  Explotación al máximo de los experimentos científicos
•  Reducción del coste total en la operaciones
Autonomy for Interplanetary Missions (Automation and Robotics Section (ARS))
•  Arquitectura de control autónoma, genérica y reutilizable en rovers
•  Reducción del coste de operaciones y maximizar experimentos
•  Capacidad para responder a situaciones anómalas sin o poca supervisión
•  Manejo de incertidumbre
Cooperative systems for autonomous exploration missions (con ARS)
•  Entorno para comparar arquitecturas de control robótico
•  Definición de métricas
•  Resultados con las principales arquitecturas utilizadas en entornos reales
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•  Condiciones similares a Marte
•  Los robots con ruedas son ineficientes en
medios rocosos y abruptos (utilizados en
misiones Marte)
•  Los hexápodos tienen mayor complejidad de
movimiento que los tradicionales con ruedas,
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más capaces de evitar obstáculos
•  Aplicar la arquitectura de control autónomo a
un robot un hexápodo
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infrarrojos para detección de
obstáculos.
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detección y caracterización
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del manipulador. Microcontrolador:
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última generación para la
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Proyectos de investigación
•  Control robótico/aerospacial
•  Simulación y entornos virtuales
•  Sistemas expertos
•  RFID
Simulación robótica
•  Testeo de arquitecturas de control con el
entorno de simulación de ExoMars (ESA)
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•  Avatares: segmentar el comportamiento de los alumnos para monitorizar
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•  Tutor inteligente para supervisión automática
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Proyectos de investigación
•  Control robótico/aerospacial
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Planificación logística basado en la experiencia
Sistema Experto capaz de aprender del comportamiento de humanos y
generar rutas parecidas al ellos, aunque éstas fueran a veces más largas
que las que el sistema inicialmente generaba pero que no tenían en cuenta,
por ejemplo, el tráfico u otros factores que el ser humano si.
Métodos de predicción
Se pueden aplicar:
•  Al control de calidad de proceso de fabricación: piezas
•  Detección de fraude
•  Errores de facturación
•  Y en general, dados unos parámetros de entrada y salida, el sistema
es capaz de aprender del comportamiento generado y predecir
resultados en casos futuros
Proyectos de investigación
•  Control robótico/aerospacial
•  Simulación y entornos virtuales
•  Sistemas expertos
•  RFID
RFID
Comunicaciones interactivas e inteligentes en grandes edificios I y II
Desarrollo e implementación de una plataforma inteligente e interactiva para
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sin discapacidad) para su guiado y monitorización través del mismo.
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Desarrollo de un sistema de supervisión automática de personas con
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Aportación
•  Sistema basado en tecnología interactiva.
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visitante a su destino, de la forma más eficiente en cada momento
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•  Dificultad en manejo de terminales (personas de avanzada edad)
•  Reducir cableado por el edificio
•  Ausencia de una gestión eficiente de recursos del edificio
Aportación
•  Sistema de planificación adaptado a las necesidades del usuario (ej.
minusvalías) que monitoriza que alcance su punto de destino
•  Sistema de detección mediante RFID y de comunicaciones con Zigbee
•  Gestión de las personas que pueden
ser atendidas con los recursos del
edificio de forma eficiente
•  Prototipo instalado en la biblioteca
de Meco para localización de libros,
salas y personas
Supervisión y planificación en la asistencia de ancianos y discapacitados
Objetivos
•  Se pretende avanzar el estado del arte en la atención de la
discapacidad mediante la automatización de protocolos para la
monitorización de estados, evaluación de riesgos y estrategias de
prevención y actuación
•  Proporcionando:
•  Supervisión no invasiva e interactiva de las actividades de la vida
cotidiana y el estado del usuario de acuerdo a un conjunto de
parámetros establecidos
•  Análisis a corto y largo plazo para estimar las necesidades de
cada usuario e identificar situaciones potenciales de riesgo
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Presentación del Grupo de Sistemas Inteligentes (UAH)

  • 1. Presentación del Grupo de Sistemas Inteligentes
  • 2. Grupo de sistemas inteligentes En colaboración con: Coordinadora: Dra. Mª Dolores Rodríguez Moreno malola.rmoreno@uah.es Áreas de investigación se engloban dentro de la Inteligencia Artificial • Planificación y optimización de tareas/workflow • Sistemas de control autónomo (robótica) • Optimización de rutas (path-planning) • Aprendizaje automático • Simulación y entornos virtuales de tutoría/entrenamiento Miembros: 7 investigadores (4 Doctores) 5 tesis en progreso > 30 Proyectos Fin de Carrera
  • 3. Dr. David F-Barrero Dr. Julia Clemente Dr. Bonifacio Castaño Dr. Mª Dolores R-Moreno
  • 4. Proyectos de investigación •  Robótica/aerospacial •  Simulación y entornos virtuales •  Sistemas expertos •  RFID
  • 5. Proyectos robótica/aerospacial HISPASAT: •  Planificación en tierra de las operaciones de los satélites NASA Ames: •  Colaboración con Intelligent Systems Division JPL •  Colaboración Robotic Systems Estimation, Decision, & Control Group ESA (proyectos) •  AMOCT (Advanced Mission Operations Concepts & Technologies) •  A4IM (Autonomy for Interplanetary Missions) •  OGATE (Cooperative systems for autonomous exploration missions) INTA (CAB): •  Proyecto Ptinto: Sistema de control para robot de exploración río Tinto
  • 6. HISPASAT Problema •  Operaciones a realizar en los satélites eran generadas por ingenieros a mano y en papel (operaciones anuales y semanales) •  Dedicación 1/3 tiempo de un ingeniero/año •  Inconsistencias entre documentos •  Dependen de factores externos, maniobras, uso de baterías y tanques, y operaciones de mantenimiento (cambios continuos) •  Número de satélites se incrementaba Aportación •  Planificación operaciones en tierra de los satélites de comunicaciones en 15’ •  Reducción del tiempo •  Consistencia documentos modificados •  Fácil de utilizar
  • 7. NASA Ames •  En las técnicas para la planificación de las operaciones en Tierra de misiones como Phoenix y Curiosity Colaboración con “Intelligent System Division” Habitat Astronauta y rover Gromit para tareas de prospección Plan de navegación y ejecución de tareas Robot K9 para tareas científicas •  Sistema de control autónomo collaborativo entre rovers, astronautas y operadores en tierra
  • 8. JPL •  Colaboración autónoma y cooperativa de drones en misiones de defensa/exploración Control de drones •  Control UAVs mediante gestos (brazo) o el pensamiento
  • 9. ESA Advanced Mission Operations Concepts & Technologies (con Mars & CNR): •  Análisis de los problemas de futuras misiones •  Propuesta de soluciones basadas en IA para: •  Aumento de la capacidad de manejar incertidumbres •  Explotación al máximo de los experimentos científicos •  Reducción del coste total en la operaciones Autonomy for Interplanetary Missions (Automation and Robotics Section (ARS)) •  Arquitectura de control autónoma, genérica y reutilizable en rovers •  Reducción del coste de operaciones y maximizar experimentos •  Capacidad para responder a situaciones anómalas sin o poca supervisión •  Manejo de incertidumbre Cooperative systems for autonomous exploration missions (con ARS) •  Entorno para comparar arquitecturas de control robótico •  Definición de métricas •  Resultados con las principales arquitecturas utilizadas en entornos reales
  • 10. Ptinto – INTA (CAB) •  Exploración del río Tinto en Huelva •  Condiciones similares a Marte •  Los robots con ruedas son ineficientes en medios rocosos y abruptos (utilizados en misiones Marte) •  Los hexápodos tienen mayor complejidad de movimiento que los tradicionales con ruedas, mayor movilidad en terrenos difíciles y son más capaces de evitar obstáculos •  Aplicar la arquitectura de control autónomo a un robot un hexápodo
  • 11. Control brazo robótico Sensores IR: Sensores volumétricos por infrarrojos para detección de obstáculos. Detector RGB: Electrónica para detección, clasificación y procesado de colores. Alta sensibilidad y precisión. Localización de objetivos: S i s t e m a r a d a r p a r a detección y caracterización de los diferentes objetivos del manipulador. Microcontrolador: Controlador Arduino Mega de última generación para la integración de sensores y actuadores de movimiento.
  • 12. Proyectos de investigación •  Control robótico/aerospacial •  Simulación y entornos virtuales •  Sistemas expertos •  RFID
  • 13. Simulación robótica •  Testeo de arquitecturas de control con el entorno de simulación de ExoMars (ESA) •  Desarrollo de un simulador del robot PTinto
  • 14. Simulación para entrenamiento •  Avatares: segmentar el comportamiento de los alumnos para monitorizar el aprendizaje •  Tutor inteligente para supervisión automática •  Generar casos de uso menos costosos que en el mundo real
  • 15. Proyectos de investigación •  Control robótico/aerospacial •  Simulación y entornos virtuales •  Sistemas expertos •  RFID
  • 16. Sistemas Expertos Planificación logística basado en la experiencia Sistema Experto capaz de aprender del comportamiento de humanos y generar rutas parecidas al ellos, aunque éstas fueran a veces más largas que las que el sistema inicialmente generaba pero que no tenían en cuenta, por ejemplo, el tráfico u otros factores que el ser humano si. Métodos de predicción Se pueden aplicar: •  Al control de calidad de proceso de fabricación: piezas •  Detección de fraude •  Errores de facturación •  Y en general, dados unos parámetros de entrada y salida, el sistema es capaz de aprender del comportamiento generado y predecir resultados en casos futuros
  • 17. Proyectos de investigación •  Control robótico/aerospacial •  Simulación y entornos virtuales •  Sistemas expertos •  RFID
  • 18. RFID Comunicaciones interactivas e inteligentes en grandes edificios I y II Desarrollo e implementación de una plataforma inteligente e interactiva para aplicación en grandes edificios, con afluencia masiva de personas (con o sin discapacidad) para su guiado y monitorización través del mismo. Supervisión y planificación en la asistencia de ancianos y discapacitados Desarrollo de un sistema de supervisión automática de personas con necesidades especiales (por su edad, enfermedad o discapacidad) y de aplicación de los recursos disponibles para intervenir cuando se den casos de emergencia o necesidad.
  • 19. Comunicaciones interactivas e inteligentes en grandes edificios I Problema •  Dificultad en la orientación en el interior de un edificio y en la localización de un destino concreto. •  Planificación de rutas no personalizada. Aportación •  Sistema basado en tecnología interactiva. •  Multi-agente, Planificación Automática (personalizada) y Tecnología Bluetooth (terminal del usuario). •  Resultados •  Patente (Punto de acceso inalámbrico para piconet extendida) •  Sistema que determina la identidad, el destino, la posición y la dirección de las personas, en el interior de un edificio •  Generación de un plan de movimiento que encamina a cada visitante a su destino, de la forma más eficiente en cada momento •  Envío de información personalizada a cada usuario en su terminal
  • 20. Comunicaciones interactivas e inteligentes en grandes edificios II Problema •  Dificultad en manejo de terminales (personas de avanzada edad) •  Reducir cableado por el edificio •  Ausencia de una gestión eficiente de recursos del edificio Aportación •  Sistema de planificación adaptado a las necesidades del usuario (ej. minusvalías) que monitoriza que alcance su punto de destino •  Sistema de detección mediante RFID y de comunicaciones con Zigbee •  Gestión de las personas que pueden ser atendidas con los recursos del edificio de forma eficiente •  Prototipo instalado en la biblioteca de Meco para localización de libros, salas y personas
  • 21. Supervisión y planificación en la asistencia de ancianos y discapacitados Objetivos •  Se pretende avanzar el estado del arte en la atención de la discapacidad mediante la automatización de protocolos para la monitorización de estados, evaluación de riesgos y estrategias de prevención y actuación •  Proporcionando: •  Supervisión no invasiva e interactiva de las actividades de la vida cotidiana y el estado del usuario de acuerdo a un conjunto de parámetros establecidos •  Análisis a corto y largo plazo para estimar las necesidades de cada usuario e identificar situaciones potenciales de riesgo •  Información a los familiares, cuidadores u otros profesionales, del bienestar del usuario, con alertas instantáneas en los casos de eventos adversos y estados de emergencia •  Empleando técnicas de AI: “Reconocimiento de metas”