Este documento describe los conceptos básicos de los robots. Explica que los robots son dispositivos mecánicos que pueden realizar tareas físicas bajo control humano o autónomo. Luego describe los componentes clave de un robot como efectores, articulaciones, sensores e inteligencia artificial. Finalmente, cubre aplicaciones comunes de los robots en manufactura, manejo de materiales y ambientes peligrosos.
Omron Corporation is a leading industrial automation company that leverages its core sensing & control technologies to expand into businesses, such as control components, electronic components, automotive electronic components, social infrastructure, healthcare, and the environment. Omron was established in 1933, and has around 39,000 global employees, offering products and services in over 110 nations and regions. For more information, visit Omron's corporate website: www.omron.com
In Europe, we are a specialist in industrial machine automation providing our application know how and services to customers in every European country (EMEA area).
For more information, visit Omron Europe's Industrial Automation Business website:
https://industrial.omron.eu
Omron Corporation is a leading industrial automation company that leverages its core sensing & control technologies to expand into businesses, such as control components, electronic components, automotive electronic components, social infrastructure, healthcare, and the environment. Omron was established in 1933, and has around 39,000 global employees, offering products and services in over 110 nations and regions. For more information, visit Omron's corporate website: www.omron.com
In Europe, we are a specialist in industrial machine automation providing our application know how and services to customers in every European country (EMEA area).
For more information, visit Omron Europe's Industrial Automation Business website:
https://industrial.omron.eu
Cancer Research: Effects of Insulin-like Factor -2 (IGF-2), Collagen, and Fib...Raul Soto
Cancer Research: Effects of Insulin-like Factor -2 (IGF-2), Collagen, and Fibronectin on the Proliferation and α5-Integrins Expression of the Rhabdomyosarcoma-derived (RD) Cell Line
Implantation of a Tissue-engineered Heart Valve from Human Fibroblasts Exhibi...Raul Soto
Cardiovascular Tissue Engineering and Repair: Implantation of a Tissue-engineered Heart Valve from Human Fibroblasts Exhibiting Short Term Function in the Sheep Pulmonary Artery
Inteligencia Artificial y Ciberseguridad.pdfEmilio Casbas
Recopilación de los puntos más interesantes de diversas presentaciones, desde los visionarios conceptos de Alan Turing, pasando por la paradoja de Hans Moravec y la descripcion de Singularidad de Max Tegmark, hasta los innovadores avances de ChatGPT, y de cómo la IA está transformando la seguridad digital y protegiendo nuestras vidas.
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0...Telefónica
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0xWord escrito por Ibón Reinoso ( https://mypublicinbox.com/IBhone ) con Prólogo de Chema Alonso ( https://mypublicinbox.com/ChemaAlonso ). Puedes comprarlo aquí: https://0xword.com/es/libros/233-big-data-tecnologias-para-arquitecturas-data-centric.html
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta in...espinozaernesto427
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta intensidad son un tipo de lámpara eléctrica de descarga de gas que produce luz por medio de un arco eléctrico entre electrodos de tungsteno alojados dentro de un tubo de alúmina o cuarzo moldeado translúcido o transparente.
lámparas más eficientes del mercado, debido a su menor consumo y por la cantidad de luz que emiten. Adquieren una vida útil de hasta 50.000 horas y no generan calor alguna. Si quieres cambiar la iluminación de tu hogar para hacerla mucho más eficiente, ¡esta es tu mejor opción!
Las nuevas lámparas de descarga de alta intensidad producen más luz visible por unidad de energía eléctrica consumida que las lámparas fluorescentes e incandescentes, ya que una mayor proporción de su radiación es luz visible, en contraste con la infrarroja. Sin embargo, la salida de lúmenes de la iluminación HID puede deteriorarse hasta en un 70% durante 10,000 horas de funcionamiento.
Muchos vehículos modernos usan bombillas HID para los principales sistemas de iluminación, aunque algunas aplicaciones ahora están pasando de bombillas HID a tecnología LED y láser.1 Modelos de lámparas van desde las típicas lámparas de 35 a 100 W de los autos, a las de más de 15 kW que se utilizan en los proyectores de cines IMAX.
Esta tecnología HID no es nueva y fue demostrada por primera vez por Francis Hauksbee en 1705. Lámpara de Nernst.
Lámpara incandescente.
Lámpara de descarga. Lámpara fluorescente. Lámpara fluorescente compacta. Lámpara de haluro metálico. Lámpara de vapor de sodio. Lámpara de vapor de mercurio. Lámpara de neón. Lámpara de deuterio. Lámpara xenón.
Lámpara LED.
Lámpara de plasma.
Flash (fotografía) Las lámparas de descarga de alta intensidad (HID) son un tipo de lámparas de descarga de gas muy utilizadas en la industria de la iluminación. Estas lámparas producen luz creando un arco eléctrico entre dos electrodos a través de un gas ionizado. Las lámparas HID son conocidas por su gran eficacia a la hora de convertir la electricidad en luz y por su larga vida útil.
A diferencia de las luces fluorescentes, que necesitan un recubrimiento de fósforo para emitir luz visible, las lámparas HID no necesitan ningún recubrimiento en el interior de sus tubos. El propio arco eléctrico emite luz visible. Sin embargo, algunas lámparas de halogenuros metálicos y muchas lámparas de vapor de mercurio tienen un recubrimiento de fósforo en el interior de la bombilla para mejorar el espectro luminoso y reproducción cromática. Las lámparas HID están disponibles en varias potencias, que van desde los 25 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos autobalastradas y los 35 vatios de las lámparas de vapor de sodio de alta intensidad hasta los 1.000 vatios de las lámparas de vapor de mercurio y vapor de sodio de alta intensidad, e incluso hasta los 1.500 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos.
Las lámparas HID requieren un equipo de control especial llamado balasto para funcionar
2. 1. Introducción
2. Tareas - ¿Para qué sirven los robots?
3. Componentes – ¿De qué están hechos?
4. Inteligencia Artificial en Robots
5. Espacios de Configuración
6. Navegación y Planificación de
Movimiento
7. Lenguajes de Programación
8. Algunas Aplicaciones
2
3. ó
Definiciones – ¿Qué es un robot?
• Un dispositivo mecánico que puede realizar tareas físicas.
• Un robot puede actuar bajo el control directo de un ser
humano (como el brazo robótico del Transbordador), de
manera autónoma bajo el control de una computadora pre-
programada, ó de acuerdo a su propia habilidad de toma de
decisiones provista por Inteligencia Artificial.
• Pueden tomar formas variadas, desde humanoides, que imitan
la forma y movimientos humanos, hasta robots
industriales, cuya apariencia es dictada por la función que
realizan.
• La meta final de la robótica es la construcción
de robots autónomos, a los que se les pueda
ordenar qué hacer, sin que sea necesario
decirles exactamente cómo hacerlo.
3
4. “ ”
• El término “robot” fue
popularizado por el
dramaturgo Checo Karel
Capek en su obra RUR
(Rossum‟s Universal
Robots) de 1921.
• El tema de la obra era la
deshumanización de la
humanidad en una sociedad
tecnológica.
4
5. Los incentivos
principales para el
desarrollo de robots
son:
• Social : reemplazar
a los seres
humanos en la
realización de
tareas peligrosas
y/o indeseables
• Económico :
Reducción del costo
de la
manufactura, a la
vez que se mejora 5
la calidad
6. ñ
El diseño de un robot tiene que tomar en cuenta las siguientes
cualidades del mundo real :
• Inaccessible: los sensores son imperfectos, sólo pueden
percibir estímulos locales
• No determinístico: el robot nunca podrá estar totalmente
seguro de que una acción funcionará exactamente como se
espera: las ruedas resbalan, las baterías se agotan, etc.
• No Episódico: los efectos de una acción cambian según
pasa el tiempo, por lo tanto el robot debe ser capaz de
manejar decisiones secuenciales y aprender
• Dinámico: un robot debe saber cuándo pensar y cuándo
actuar
• Continuo: los estados y acciones del robot provienen de un
rango variado de configuraciones y movimientos
6
8. á
Manufactura
Manejo de Materiales
Robots Móviles (Gofers / Mobots)
Ambientes Peligrosos
Telepresencia y Realidad Virtual
Aumentar Habilidades Humanas
8
9. Las tareas repetitivas de una línea de producción son aplicaciones
naturales para la robótica
Objetivo fundamental: capacidad de colocar una herramienta en
una determinada posición y orientación en el espacio
Los usuarios principales son la industria automotriz y la electrónica.
La industrial farmacéutica tiende a usarlos en las áreas de Empaque
y en Laboratorios.
La mayoría de las aplicaciones en manufactura requieren robots con
habilidades limitadas para detectar y adaptarse. La simplificación es
importante.
La programación usualmente es específica
a la tarea del robot. No hay mucho espacio
para la toma de decisiones autónoma.
9
10. Almacenamiento, transporte, entrega
de materiales, desde chips de silicio
hasta camiones.
Tamaño: desde pequeños robots que
caben un una mesa hasta enormes
grúas robóticas
Vehículos Guiados Autónomamente
(AGVs) : se usan para transportar
recipientes en almacenes
DARPA, la rama de investigaciones
del Pentágono, tiene un programa Competencia TETSUJIN (Hombre de Acero)
$50 millones para desarrollar un JASCHA LITTLE
Team: Mechanicus
exoesqueleto para aumentar la The muscle: digitally controlled hydraulics
Best lift:
capacidad de carga de un ser weight: 1,050 lbs
height: 8.5 in
humano. time: 1.45 sec 10
11. –
ó
Pueden viajar por pasillos, elevadores, evitar
colisiones con obstáculos tales como muebles … y
personas
Se usan como mensajeros entre edificios, para
acarrear documentos y paquetes
Otros tipos:
• Guardias de Seguridad
• Submarinos exploratorios
• Vehículos Aéreos No-Tripulados (UAVs)
NASA Scorpion
11
12. Aunque un operador humano guíe el robot a control
remoto, el robot necesita cierto grado de autonomía
para poder reconocer y responder a situaciones que
puedan representar peligros para sí mismo y para los
seres humanos en el área
Ambientes Radioactivos (mantenimiento de plantas
nucleares)
Manejo de Explosivos (policía, fuerzas militares)
Manejo de sustancias tóxicas y materiales
biológicos peligrosos
Exploración espacial
• La autonomía es esencial, los lapsos de
comunicación causados por la distancia
imposibilitan el control humano directo
12
13. Robots controlados a distancia permiten que personas ejecuten
tareas remotamente
• El operador humano puede usar guantes
u otros dispositivos que le provean
control y un sentido del tacto;
usualmente también se provee
retroalimentación visual y de audio.
• La simulación apropiada requiere
algoritmos que puedan tomar en cuenta
factores como
inercia, fricción, elasticidad, plasticidad, c
olor, textura y sonido, entre otros
• Existen sistemas (DaVinci) que permiten
que los médicos usen robots para realizar
operaciones desde la distancia.
13
14. Robots que un humano puede “ponerse” ó “montar”
• Máquina Caminante Cuadrúpeda (Quadrupetal Walking
Machine):un operador humano lo controla usando
movimientos corporales normales
• Miembros prostéticos
Cuando un miembro humano es amputado, a
menudo el músculo en el área circundante
responde a las señales del cerebro generando
corrientes myoeléctricas.
Una prótesis robótica puede detectar éstas
corrientes y amplificarlas para mover coyunturas y
dedos artificiales
Algunas prótesis proveed retroalimentación
subcutánea que simula el sentido del tacto
Al presente se investigan y desarrollan
manos, brazos, retinas y cócleas artificiales 14
16. LINKS : conectores
JOINTS : articulaciones
EFFECTORS : efectores
SENSORS : sensores
Grados de Libertad (Degrees of
Freedom, dof): cada movimiento posible
a lo largo de un eje, o alrededor de un
punto
• Muñeca: 3 dof –
arriba/abajo, izquierda/derecha, rotación
• Codo: 1 dof – arriba/abajo
• Cuello : 3 dof – 16
arriba/abajo, izquierda/derecha, rotación
17. Un robot comúnmente tiene un cuerpo rígido, con
conectores rígidos (links) que se mueven (ej.
antebrazo, brazo, muslo)
Los conectores están unidos entre sí por
articulaciones (joints), que permiten su
movimiento (ej.
hombro, codo, muñeca, rodilla, tobillo)
Los conectores finales están unidos a efectores
(effectors), usados por el robot para interactuar
con el mundo (ej. pies, manos)
• Los efectores pueden ser fijos ó
intercambiables
Sensores : permiten al robot recoger información
sobre sus alrededores
17
18. ó
Efectores se usan para:
Locomoción : cambiar la posición del robot
relativo a su ambiente
Manipulación : mover ó alterar objetos en el
ambiente
Actuadores
• Para interactuar con el mundo, cada efector debe
tener un actuador (actuator), que convierte
comandos de software en movimientos físicos
• Los actuadores son típicamente motores (eléctricos ó
de combustión), ó cilindros (hidráulicos ó
neumáticos).
18
19. ó
Los distintos tipos de efectores aceptan
distintos tipos de señales:
• Binarias: encendido / apagado (ej.
Efectores neumáticos)
• Valores Discretos: X cantidad de „pasos‟
hacia arriba/abajo (stepper motors)
• Valores Continuos: cualquier valor dentro
de un rango válido, “muevete a la
posición (x=0.15,y= 4.55,z= - 2.11)
(servos)
• Valores Escalares: rota X grados en
dirección contra el reloj (servos) 19
20. ó
Ejemplos de efectores de
locomoción
• Ruedas
• Patas
• Orugas
• Hélices
• Motores a propulsión (jet)
Ruedas y Orugas son los tipos
más prácticos para la mayoría
de los ambientes y superficies
• Simples de construir
• Proveen apoyo estático
• Más fáciles para controlar
que las patas
20
21. Manipuladores : Efectores que permiten al robot manipular
objetos en su ambiente
Movimiento Rotacional: rotación alrededor de un eje
fijo
Movimiento Prismático: movimiento en línea recta a lo
largo de un eje
Grados de Libertad: Un cuerpo libre en el espacio
tiene 6 grados de libertad (3 para posición en x-y-z, 3
para orientación)
Por lo tanto, un robot necesita un mínimo de 6
grados de libertad para que su último conector pueda
alcanzar cualquier posición y orientación arbitraria en el
espacio 21
26. Robot COG de MIT
• 24 grados de libertad
• 3 en el torso
• 6 en cada brazo
• 2 en la mano
• 7 en la cabeza
26
27. Efector Final (End Effector): Efector que interactúa
directamente con objetos en el mundo
• Dedos, pinzas (grippers)
• Copas de succión
• Destornilladores
• Instrumentos de corte
• Equipo de Soldadura (laser, ultrasónica, gas)
• Pistolas de pintura
Grippers pueden variar enormemente en su
complejidad
• La mayoría de las tareas de manufactura
pueden ejecutarse con grippers de dos ó tres
dedos
• Su simplicidad mecánica los hace más
confiables y fáciles de controlar, lo cual es
importante en manufactura 27
28. Manos Antropomórficas
• En EEUU y Japón se realizan investigaciones avanzadas para
desarrollar grippers que simulan la mano humana
28
29. ó
• Tipos de Sensores
Visión computarizada
Priorecepción - Encoders
Odometría
Sensores de Fuerza
Sensores Táctiles
SONAR
Sensores de Proximidad
Sensores Fotoeléctricos
Sensores LASER
Sensores de Ultrasonido
29
30. ó
La meta es extraer información
necesaria para tareas tales como
manipulación, navegación y
reconocimiento de objetos
Para extraer la información
visual necesaria para éstas
tareas, hay que construir
representaciones intermedias
Los algoritmos de procesamiento
de imágenes extraen elementos
primitivos de las imágenes, tales
como filos, fiduciales y regiones
30
31. ó
• Priopercepción
Significa “percepción de estímulos internos”
Sensores prioreceptivos le dicen al robot dónde
están sus miembros
• Encoders : se usan para proveer
información exacta sobre la
extensión, posición ó ángulo de
un conector ó articulación
• Encoders Lineares vs rotationales
31
32. • Cuando la salida (output) de un encoders se retroalimenta al
mecanismo de control de movimiento, el robot tiene mucha
más exactitud que un ser humano
• Exactitud:
Robot : unas pocas milésimas (1/1000) de pulgada
Human : 0.5 – 1.0 pulgada
• Aún usando encoders, a menudo los robots se programan
para que regresen a una posición cero cada cierto tiempo
para recalibrarse.
32
33. í
Cuando un robot mide cambios en su posición, ó en la posición
de un efector, basado en sensores que miden la posición de
una rueda, el número de pasos, etc.
Cuando un efector no tiene retroalimentación de un
encoder, se usa la odometría para estimar la posición del robot
ó el efector
Slippage (resbalo) : debido a ésto el error posicional de una
rueda aumenta según el robot se mueve
Orientación : puede medirse más exactamente que
posición, usando un compás magnético ó un giroscopio
Acelerómetros : miden cambios en velocidad
33
34. Hay tareas que requieren el control preciso de
fuerzas, en adición del control de posición
Las fuerzas pueden regularse controlando la
corriente en un motor eléctrico
El control preciso de la fuerza requiere un sensor
de fuerza
• Comúnmente se pone entre el manipulador y
el efector final
• Puede sentir fuerzas y torques en seis
direcciones
Usando el control de fuerza, un robot puede
moverse a través de una superficie mientras
mantiene contacto con una presión constante
(compliant motion)
34
35. á
Versión robótica del sentido humano del tacto
Usan material elástico y un esquema sénsil para
medir la distorsión en el material mientras hace
contacto
El sensor produce una matriz de puntos en la
superficie elástica, análogo a una imagen de
camara pero con deformación en lugar de
intensidad de luz
Usa algoritmos análogos a los de visión para
computar información de posición para los
objetos que el sensor toca
Ésto es análogo a la forma en que los humanos
humanos aplican con los dedos la presión
mínima necesaria para sostener un objeto, sin
apretar demasiado ni demasiado poco (control
motor fino)
También pueden detectar vibraciones 35
37. SOund Navigation And Ranging
Provee información de distancia y dirección sobre objetos cercanos al
robot
A menudo se usa en sistemas de emergencia para evitar colisiones de alta
velocidad
Se usa para crear un mapa del ambiente del robot en un área extensa
• Se usa un arreglo de sensores a lo largo del perímetro del robot, cada
uno apuntando en una dirección distinta
SONAR funciona midiendo el tiempo que se toma un pulso de sonido en
alcanzar un objeto, reflejarse y ser detectado
• Se acostumbra usar un pulso de 50 kHz, que es más del doble del
límite máximo del oído humano (20kHz)
37
38. Sensores de proximidad:
• Sensor Inductivo
Funciona según el principio electromagnético
Sólo detecta objetos metálicos
Distancia: 0.5 – 10 mm
• Sensor Capacitivo:
Funciona según el principio de capacitancia eléctrica
Puede detectar objetos de cualquier material, requiere calibración
Distancia: 10 mm
• Sensor Hall Effect:
Funciona según el principio de diferencial de potencial eléctrico
Detecta campos magnéticos sin usar corriente eléctrica
38
39. é
Sensores Fotoeléctricos (Luz visible, infrarojos, LASER)
Amplia variedad
Funcionan a distancias grandes
Tienen dificultades para “ver” materiales que no reflejen bien la luz
(por ejemplo, foam negro), ó que la reflejan a un ángulo
(superficie de espejo)
• Through – beam = requiere un emisor y un receptor. El emisor
dispara un rayo de luz hacia el receptor, y detecta cuando el
rayo se interrumpe [Ejemplo: puertas de marquesina]
• Retroreflective / diffusse = emisor y receptor en una misma
unidad, el emisor dispara un rayo de luz hacia un punto focal.
El receptor sólo recibe señal cuando hay presencia de un
objeto en el punto focal
• Sensores Mark = detectan cambios en color
• Sensores de Fibra Óptica = se usan para detectar piezas muy
pequeñas ó en lugares difíciles de alcanzar 39
40. Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation
Múltiples usos:
• Medir rango (distancias), espesor, profundidad con gran exactitud
• Detección de presencia / ausencia de objetos pequeños
• Lectura de códigos de barra
• Mapas de perfil y superficie de un objeto ó un área
Permiten al robot actualizar la información del sensor
rápidamente (muchas veces por segundo)
Pueden detectar cualquier objeto ó superficie que
refleje el sonido
Son inmunes a efectos de la luz ambiental y al color
del objeto
Pueden detectar a grandes distancias
No tienen problemas detectando foam negro
40
42. Marvin Minsky – pionero de IA, MIT
Inteligencia: medida de la habilidad de un sistema de aprender de sus
experiencias y modificar su propio comportamiento de acuerdo a lo aprendido
Emoción : patrones de comportamiento estereotipados, reforzados mediante
la selección natural porque tienen un valor demostrado para la supervivencia.
• Es una tendencia del comportamiento que evoluciona en sistemas auto-
modificables porque ayuda al sistema a obtener imperativo principal
• En términos orgánicos, éste imperativo principal es la supervivencia
• Una IA podría evolucionar sus propios rasgos de comportamiento – sus
propias emociones - no necesariamente iguales a los humanos
• Podría ser compulsivamente racional, insaciablemente curiosa, super
eficiente, etc.
42
43. Consciencia : si alguna vez una máquina desarrolla consciencia, será
radicalmente distinta al entendimiento humano del concepto.
El ser humano está consciente de sí mismo existiendo en una región
localizada del espacio tridimensional definida por el foco de nuestros
sentidos. Hemos evolucionado con la habilidad de construir modelos
mentales de extensiones de ese espacio, donde éste y otros objetos
se mueven e interactúan.
Una IA podría percibir el mundo mediante una gran variedad de
canales sensoriales, distintos a los humanos
43
44. El ideal es que una Inteligencia Artificial pueda, como lo hace el ser
humano, generar su propio marco general de conceptos y
conocimientos, en base a sus experiencias
Sentido común: que la IA del robot pueda reconocer limitaciones
razonables cuando desarrolla una estrategia para resolver
problemas y ajustar la estrategia de acuerdo con tales limitaciones
El ser humano aprende el „sentido común‟
mediante la experiencia, aculturación,
aprendizaje formal
A la IA de un robot hay que enseñarle hasta
lo más básico y fundamental, cosas que
para nosotros son tan obvias que ni
pensamos que tuvimos que aprenderlas
44
45. Un bebé humano nace sin conocimientos del Universo
ni de otros objetos, PERO con capacidad de deducir
conceptos generales de experiencias específicas
Un niño de 2 años ya tiene un modelo mental de
objetos en un espacio 3D, y de sí mismo en ese
espacio.
Puede interpretar patrones visuales en su retina en
términos de ese modelo mental del espacio 3D a su
alrededor.
Sabe que dos objetos no pueden ocupar el mismo
punto en el espacio a la misma vez, que las cosas se
caen si no las sostienes, que un objeto sigue
existiendo aunque por el momento no lo veas, que
hay cosas duras que se parten y cosas blandas que se
doblan, etc.
45
46. El marco general de conceptos y conocimientos del niño se forma con
experiencias y aprendizajes.
Cuando tiene que resolver un problema ó realizar una tarea, el niño
automáticamente aplica las limitaciones razonables que haya aprendido, y
así sabe cuáles estrategias son posibles y cuáles
no, cuáles hacen sentido y cuáles no.
Ejemplo: Tomar un objeto de una gaveta cerrada
en el piso de abajo y llevarlo al piso de arriba.
Sentido común:
• Hay que abrir la gaveta para tener acceso al objeto
• No puedes atravesar paredes ni techos
• Tienes que usar la escalera
Si no hay limitaciones („constraints‟), la cantidad de
soluciones a un problema son prácticamente infinitas.
En cuanto aplicamos las limitaciones del sentido
común, la cantidad de soluciones aceptables se
reduce, pero en general la calidad de las
soluciones que quedan es mayor
46
47. Para que una IA desarrolle „sentido común‟ , habría que:
• Incluir restricciones en su base de conocimiento
• Exponerla a un ambiente donde desarrolle experiencia mediante
un proceso de interacción y feedback
IA funciona mejor para interacciones
con el ambiente que están definidas
por leyes físicas. Es más fácil
determinar cuáles cosas PUEDEN
hacer y cuáles no, en base a tales
leyes
Donde IA tiene aún problemas es
entendiendo cuáles cosas no DEBE
hacer, porque eso depende del sentido
común
47
48. Evolución de IA va en dirección contraria a la de los organismos
biológicos
Organismos:
• Instintos primero
• Luego emociones y sentido común
• Finalmente capacidad intelectual
Selección natural – organismos biológicos
tuvieron que desarrollar consciencia de su
ambiente (awareness) y aprender cómo
funcionan las cosas en ese ambiente para
sobrevivir
IA no surge de un proceso de selección
natural y supervivencia, sino de diseño
Computadoras se diseñaron para ejecutar
tareas especializadas, complejas, de forma
rápida y eficiente.
Pero NO tienen consciencia de sus acciones ni
de su ambiente 48
50. ó
El elemento principal para un robot analizar un
problema es el “estado del espacio” (state
space), definido como todas las posibles
configuraciones del ambiente
En robótica, el “state space” incluye el cuerpo del
robot
En robótica el “state space” es continuo, en el
que tanto la configuración del cuerpo del
robot, como la localización de los objetos en el
espacio físico, están definidas por coordenadas
con valores reales.
Dado a que el número de estados es infinito, no
pueden usarse algoritmos de búsqueda estandard
en éstos casos.
Robot Shakey (1969)
50
51. ó
El Espacio de Configuración (EC) es el
espacio de todas las posiciones posibles
El EC se usa para determinar si existe un
camino por el que el robot puede llegar de un
punto a otro
Obstáculos en el mundo real son incorporados
en el modelo del robot (mapped) como
obstáculos de EC, mientras que el resto del
EC no ocupado por obstáculos es incorporado
como espacio libre.
Tipos de movimiento:
• Senda de tránsito (Transit path) : el robot
se mueve libremente
• Senda de transferencia (Transfer path) :
el robot mueve un objeto
51
53. ó ó
Problema fundamental de navegación robótica autónoma: decidir
cuáles movimientos el robot debe ejecutar para obtener el
posicionamiento deseado de objetos físicos (incluyéndolo). Es un
problema extremadamente difícil de resolver
Existen cinco (5) tipos principales de algoritmos para ésto:
• Cell decomposition
• Skeletonization
• Fine motion / Bounded error planning
• Landmark-based navigation
• Online algorithms
53
54. Rompe el espacio continuo en un número finito de
célular, convirtiendo el problema de encontrar una
senda en un problema de búsqueda discreta
54
55. Computa un esqueleto unidimensional del
EC, convirtiendo el problema en uno de búsqueda gráfica
55
56. Asume incertidumbre ó error en las lacturas de
sensores y actuadores / encoders
FMP crea un plan basado en lecturas de sensores
que funcionará irrespectivamente de las
condiciones iniciales
En algunos casos puede computar planes que
tendrán éxito aún cuando el error de los
actuadores, encoders y sensores es muy grande
Ejemplo :
• Robot tiene que moverse de su punto inicial
hacia el orificio
• Condición de terminación es contacto con una
superficie
• Comandos de movimiento son a velocidad
constante
• Hay incertidumbre en la velocidad real vs
especificada
56
57. El robot puede moverse
por cualquier punto en la
región en forma de cono
Podría llegar al
orificio, pero lo más
probable es que llegue a
uno de los lados
Una vez el robot toque una
superficie, como no sabrá
de cuál lado del orificio
está, no sabrá hacia cuál
lado moverse
57
58. El robot se mueve
deliberadamente hacia un
lado del orificio, siguiendo el
vector de velocidad indicado
por Cv
El movimiento termina
cuando el robot tiene contacto
con una superficie
El robot se mueve a lo largo
de la superficie, siguiendo el
vector Cv hasta que alcanza
el orificio
La planificación de
movimientos finos es
altamente compleja, su
dificultad aumenta
exponencialmente con la
extensión del EC y el número
de pasos en el plan
58
59. Un robot usa puntos de referencia (landmarks)
en el ambiente para determinar dónde está
Asume que existen regiones en las que el robot
puede conocer su posición con exactitud
mediante esos landmarks
Landmarks se definen en el modelo como
puntos con un “campo de influencia” circular
alrededor
El robot conoce su posición exacta dentro de
éstos campos de influencia
Fuera de los campos de influencia, no tiene
información directa de su posición, sólo
información de su orientación
59
60. G es la región meta
(Goal), con una proyección Gv
con respecto al vector v de
velocidad v del robot
Si el robot alcanza cualquier
punto en éste cono de
proyección, definitivamente
alcanzará a G
La proyección Gv intersecta el
campo de influencia del
landmark D1
Como el robot tiene
información precisa dentro del
campo de influencia de D1, si
alcanza cualquier parte de
éste, puede moverse con
exactitud a la parte de D1 que
intersecta con la proyección
Gv y alcanzar G usando el
vector de velocidad v 60
61. Inicialmente asume que el ambiente es completamente
desconocido, y el robot debe planificar su navegación sobre la
marcha
Cuando el ambiente es poco conocido, el robot no puede planificar
una senda libre de colisiones y alcanzar la meta en todos los casos
Los algoritmos en línea producen un plan condicional que toma
decisiones durante la ejecución
Son simples porque tienen que tomar decisiones “en vivo”
No pueden “recordar” mucho sobre su ambiente
La mayoría de los algoritmos requieren un sensor de posición
bastante exacto
Los algoritmos en línea son rápidos en términos de tiempo de
cómputo, pero casi nunca encuentran una solución óptima
61
62. S es el punto de comienzo, G es la meta, l
es la línea recta entre la posición inicial y la
meta
El robot comienza moviéndose hacia G
siguiendo l
El robot encuentra un obstáculo, se detiene
y marca esa posición como Q
El robot camina alrededor del obstáculo
en dirección de las manos del reloj, hasta
regresar a Q
Durante el trayecto, el robot marca puntos
donde cruza a l y registra cuándo ha
caminado para alcanzarlos
El robot determinará que Po es el punto
que cruza l que está más cerca de G
Una vez regresa a Q, regresará a Po por la
ruta más corta, y de Po irá a G por l
62
72. Integrated Diagnostics, David Cumming,
Future Technologies in Medtronics,
Universität des Saarlandes / Korea Institute
of Science and Technology, Saarbrücken
Germany
www.kist-europe.de
72
77. ó
Tipos de Robots
• Articulado
• SCARA
Gantry / XYZ / Cartesiano
• Pick and Place
Controles
• PLCs
• Relay Ladder Logic
• Sistemas SCADA
Impacto de robótica en el negocio
77
78. • Desde sistemas sencillos de dos
links y un joint, hasta sistemas
complejos con diez ó más joints
interactuando
• Pueden usarse para manipular
piezas muy pequeñas con
precisión microscópica
78
79. Selective Compliant Articulated/Assembly Robot Arm
(SCARA)
Robot industrial de 4-ejes
• Cinemática simula un brazo humano
primer joint = hombro
• Segundo joint = codo
• Éstos dos permiten movimiento
en ejes X y Y
• Tercer joint = joint de traslación
se mueve a lo largo de Z
• Último joint = Theta-Z, permite
rotación (muñeca)
• Aplicaciones: ensamblaje, empaque
Usuario principal es la industria electrónica, en la fabricación de
boards de circuitos (printed circuit boards), montar
semiconductores y otros componentes
79
80. ó
Un robot cartesiano es un robot
industrial cuyos tres ejes de
control principales son lineales
(se mueven en línea recta en vez
de rotar) y son perpendiculares
entre sí.
Ventaja : simplifica las soluciones
de movimiento del brazo
Robots Cartesianos con el
miembro horizontal apoyado en
ambos extremos se conocen
como robots Gantry
80
82. Programmable Logic
Controller
Se usan en robótica
industrial en lugar de PCs
regulares
Especializados en
manejar gran cantidad y
variedad de I/Os a alta
velocidad
Diseñados para ambiente
de manufactura (uso
continuo, vibración, camp
os magnéticos, etc.)
82
83. Representación gráfica de la
programación lógica de PLCs
83
84. Supervisory Control and Data Acquisition
Permite monitorear y controlar todas las máquinas y robots en
una línea de producción
Puede monitorear:
Cantidad producida
por unidad de
tiempo
% aceptable / %
defectuoso
Defectos
específicos
Estado de cada
máquina
Fallas
Downtime
Ejecutoria de línea
84
87. Multidose G3 Automated Dissolution
• USP type I and II Dissolution
Testing
• Quality Assurance testing
• Immediate release dosage
forms
• Extended release dosage forms
• Dynamic media preparation
• Method development
• Dosage form development
87
88. ó
Robots reemplazan operadores de manufactura
• Aumentan producción total y calidad
• Más rápidos y exactos
• No se cansan, ni toman recesos, vacaciones, licencias, etc
• Repetibilidad y reproducibilidad mejor que humanos
Robots son menos tolerantes de variabilidad en materia
prima y condiciones ambientales que humanos
Pueden reducir cantidad de operadores PERO requieren
aumentos en mecánicos, técnicos, programadores. El gasto de
nómina podría aumentar aunque haya menos empleados
Aumento en costo de repuestos, updates, upgrades
PR está retrasado en uso de robótica y otras tecnologías
modernos por la Sección 936
88
89. Univ of Washington Arm Exoskeleton
UC Berkeley Lower Extremity Exoskeleton 89
90. í
Manejo de explosivos
Monitoreo / recopilación de información
90
91. ó
US Army Explosives
Ordnance Disposal robot
German Army MP Robot
USAF Perimeter Guard
US Navy Explosives 91
Ordnance Disposal robot
97. MAVs : Micro Air Vehicles
Universidad de Florida está desarrollando
(financiado por NASA y USAF) UAVs del tamaño
de pájaros, con la capacidad de alterar su
geometría (como por ejemplo, mover sus alas
al volar)
Volarían en zonas urbanas, entre edificios y por
callejones, usando sensores de
explosivos, químicos, radiación, antenas, micróf
onos, cámaras, etc.
Cuentan con GPS y sistema de comunicación
Piloto automático a bordo – casi 100%
autónomos
Capaces de identificar obstáculos
inesperados, re-planificar su ruta de vuelo y
completar su misión, todo por cuenta propia
Podrían ser operacionales para 2009.
97
103. í
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Fitzpatrick, Paul Michael; From First Contact to Close Encounters: A Developmentally Deep Perceptual
System for a Humanoid Robot, PhD Thesis, Massachusetts Institute of Technology, Boston, MA, June 2003
Minsky, Marvin L., Computation: Finite and Infinite Machines, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1967
Russell, Stuart J. and Norvig, Peter, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, Englewood
Cliffs, NJ, 1995
Scassellati, Brian M.; Foundations for a Theory of Mind for a Humanoid Robot, PhD Thesis, Massachusetts
Institute of Technology, Boston, MA, May 2001
ANDROIDS
ASIMO
http://www.roboticspot.com/spot/asifue/asi2004.html
http://www.honda.co.jp/ASIMO/
http://www.honda.co.jp/robot/
Japan: Crisscross - News - Toyota unveils music-playing robots
http://www.crisscross.com/jp/news/291260
EXOSKELETONS
Ironmen – Tetsujin Competition, WIRED Magazine, Issue 13.01, January 2005.
http://wired.com/wired/archive/13.01/ironmen.html
103
104. GENERAL INFORMATION í
Wikipedia, the Free Encyclopedia
www.wikipedia.org
Entries: Robot, Developmental Robotics, Cognitive Robotics, Artificial Consciousness, Swarm Robotics
GRIPPERS
Bar-Cohen, Yoseph, Biologically-Inspired Intelligent Robots Using Artificial Muscles, NASA Jet Propulsion
Lab/Caltech, Pasadena CA
http://ndeaa.jpl.nasa.gov/
Marjanovic, Matthew; Teaching an Old Robot New Tricks: Learning Novel Tasks via Interaction with People
and Things, MIT AI Technical Report 2003-03, Massachusetts Institute of Technology, Boston, MA, June 2003
Yamano, Ikuo and Maeno, Takashi; Five-Fingered Robot Hand using Ultrasonic Motors and Elastic
Elements, Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Barcelona, Spain, April
2005
INDUSTRIAL ROBOTICS
http://www.firebird.cn/wiki/Industrial_robot
SCARA Robots http://www.firebird.cn/wiki/SCARA_robot
Articulated Robot http://www.firebird.cn/wiki/Articulated_robot
Gantry Robot http://www.firebird.cn/wiki/Gantry_robot
Adept Corporation website
Adept robots http://www.adept.com/products/index.asp?pl=Robots
Adept Viper s850 http://www.adept.com/products/details.asp?pid=50
Pick and Place Robots
Rockwell Automation / Allen Bradley, http://www.ab.com/motion/product_apps/pickplace/pickplace.html
104
Yamaha Industrial Automation, http://www.ssirobotics.com/Yamaha_Integration.html
Pick and Place Robot Packaging Systems, PFM Group, http://it.pfm.it/pages_595.html
105. í
IT ROBOT TAPE LIBRARIES
IT Automated Tape libraries
http://wiki.ittoolbox.com/index.php/Topic:Automated_Tape_Libraries
LABORATORY ROBOTS
Multidose G3 Automatic Dissolution Analysis, Caliper Lifesciences
http://www.caliperls.com/products/multidose_automated.html
Tablet Processing Workstation II, Caliper Lifesciences
http://www.caliperls.com/products/tpw_ii.html
MEDICAL
Robotics for Prostate Biopsy, Imperial College School of Medicine, London
http://www.imperial.ac.uk/mechatronicsinmedicine/projects/urology/prosbiopsyrob.html
Dartmouth Medicine Magazine Incisionless surgery Not a sci-fi movie anymore
http://dartmed.dartmouth.edu/spring05/html/vs_surgery.php
DaVinci surgical system - Intuitive Surgical
http://www.intuitivesurgical.com/products/robotic/
Newsweek article
http://www.intuitivesurgical.com/corporate/newsroom/mediacoverage/newsweek_12_04_2005.cfm
Business Week article
http://www.intuitivesurgical.com/corporate/newsroom/mediacoverage/businessweek_03_2004.cfm
HowStuffWorks - Robotic Surgery
http://electronics.howstuffworks.com/robotic-surgery1.htm
105
106. í
MILITARY - AIR
Military & Aerospace Electronics - The next 'new frontier' of artificial intelligence
http://mae.pennnet.com/Articles/Article_Display.cfm?Section=Archives&Subsection=Display&ARTICLE_ID=
86890
Canada Seeks to Replace Its Fighter Pilots With Robots
http://www.strategypage.com/dls/articles/2005108214232.asp
Business Week - Planes That Know What to Bomb - Smart robotic jet fighters may be delivered by 2008
http://www.businessweek.com/magazine/content/01_46/b3757066.htm
BBC: US shows off robot plane
http://news.bbc.co.uk/1/hi/sci/tech/2124946.stm
Air Force Magazine - Will We Have an Unmanned Armada?
http://www.afa.org/magazine/nov2005/1105armada.html
Air Force Technology - Predator - Unmanned Aerial Vehicle UAV
http://www.airforce-technology.com/projects/predator/
Wikipedia UAVs (all countries)
http://en.wikipedia.org/wiki/Unmanned_aerial_vehicle
X-47 PEGASUS NAVAL UNMANNED COMBAT AIR VEHICLE (UCAV-N), USA
http://www.airforce-technology.com/projects/x47/
Air Force Technology - RQ-4A-B Global Hawk High Altitude, Long Endurance Unmanned Reconnaissance
Aircraft
http://www.airforce-technology.com/projects/global/
Air Force Technology - X-45 J-UCAV - Joint Unmanned Combat Air System, USA
http://www.airforce-technology.com/projects/x-45-ucav/
106
107. í
MILITARY – GROUND FORCES
Army robots
http://www.wired.com/wired/archive/4.03/robots.html
Robots for Air Force Protection
http://www.primidi.com/2003/08/14.html
Air Force Testing Robots as Security guards
http://www.msnbc.msn.com/id/5278609/
Air Force tests robots to protect bases, forward units
http://www.usatoday.com/tech/news/techinnovations/2004-06-22-guardbots_x.htm
MILITARY – RESEARCH & INTEL
Spy MAV micro aerial vehicles
http://news.bbc.co.uk/2/hi/science/nature/4185648.stm
'Eternal planes' to watch over us
http://news.bbc.co.uk/go/pr/fr/-/2/hi/science/nature/4721091.stm
Morphing MAVs
http://mav.mae.ufl.edu/morph/index.html
Target Discrimination AI (military)
http://www.stormingmedia.us/95/9599/A959913.html
107
108. í
MILITARY - SUBMARINES
Robot submarines
Popular Science
http://www.popsci.com/popsci/science/6327359b9fa84010vgnvcm1000004eecbccdrcrd.html
Unmanned Vehicles for U.S. Naval Forces:
http://www.fas.org/sgp/crs/weapons/RS21294.pdf
MANTA and other Unmanned Vehicles
http://www.milnet.com/pentagon/navy/US-UUV-Directory.html
Navy's New Vision for Warrior Robots
http://www.military.com/NewContent/0,13190,NL_Robots_082504,00.html
French Robot sub used in Red Sea search GSI710
http://www.cnn.com/2004/WORLD/meast/01/05/egypt.crash/
Crew safe after mini-sub rescue (UK mini robot sub)
http://www.cnn.com/2005/WORLD/europe/08/07/russia.sea/
NAVIGATION AND MOTION CONTROL
LAAS : Laboratorie d'Analyse et d'Architecture des Systemes, Toulouse, Fr
http://www.laas.fr/~simon/eden/rover/motionControl/index.php
108
109. í
POLICE
PoliceOne.com Robots page
http://www.policeone.com/police-technology/robots/
Dragon Runner Remote-Controlled Throwable Robot Developed by Carnegie Mellon with Marines Sent to Iraq for
Testing
http://www.policeone.com/police-technology/robots/articles/91534/
Sandia software makes bomb ‟bots smarter
http://www.sandia.gov/media/NewsRel/NR2001/bombbot.htm
The Korea Times: Police, Army Robots to Debut in 5 Years
http://times.hankooki.com/lpage/200601/kt2006011617112710160.htm
Korean government launches Robot Police project
http://www.ubergizmo.com/15/archives/2006/01/korean_governme.html
Deustche Welle: Robot Cops for German Stadiums?
http://www.dw-world.de/dw/article/0,1564,1609593,00.html
109
110. í
ROBOTICS RESEARCH
Keio University Biorobotics Lab, Prof Takashi Maeno's page, Japan
http://www.maeno.mech.keio.ac.jp/English/Maeno_eng.htm
Modular robotics and Robot locomotion - NanYang University, Singapore
http://155.69.254.10/users/risc/index.htm
Robotics Research Center, Nanyang University, Singapore
http://www.ntu.edu.sg/mae/centres/rrc/
BioRobotics Group website, Nanyang U
http://www.ntu.edu.sg/mae/centres/rrc/biorobotics/biorobotics.htm
SPACE EXPLORATION ROBOTICS
NASA Advanced Automation for Space Missions
http://www.islandone.org/MMSG/aasm/
SUBMARINE AND SURFACE ROBOTS
SONIA Low Cost Autonomous Robot Submarine,
École de Technologie Supérieure, Quebec, Canada www.auvsi.org/competitions/2000/Papers/EcolePaper.pdf
110