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Tratamiento y visualizacion de datos urbanos obtenidos por un enjambre de drones

¿Ya visteis el episodio 3×06 de Black Mirror ("Odio Nacional") donde un enjambre de Autonomous Drone Insects (ADI) hacen de las suyas?

 

No temais, "aún" es ciencia ficción, pero en el Robcib llevamos tiempo trabajando en como gestionar estos enjambres y la información que podrían capturar sobre el estado de la ciudad. Monitorización de tráfico, gases, partículas en supensión, concentraciones de personas, acumulación de basuras,… todos estos datos podrian ser recogidos por montones de drones con comportamientos muy simples (acudir al lugar de mayor concetración de polen, alejarse de los puntos mas calientes, seguir objetos en movimiento de un color determinado,..). Cada uno de ellos daría poca información, pero la suma de lo que dan todos, adecuadamente tratada y visualizada, permitiría monitorizar el estado de la ciudad de una manera detallada.

No existen aún esos ADI de Black Mirror. Ni siquiera drones con el tamaño y autonomía de vuelo necesarios. Pero podemos construir una ciudad virtual , con sus horarios y rutinas diarias, clima, tráfico, etc. y hacer volar sobre ella un enjambre virtual que capta y transmite información básica.

Eso es SWARM CITY (la ciudad enjambre) sobre la que trabajan varios de los TFG, TFM y tesis del Robcib

 

Javier Real, en concreto, ha presentado su TFG "Tratamiento y visualización de datos urbanos obtenidos por un enjambre de drones" en el que se desarrollan los algoritmos para agrupar la abundante información procedente de todos los drones a lo largo del tiempo, sintetizarla (mediante Procesos Gaussianos), descubrir aquellas situaciones que pueden ser de especial interés para el control de la ciudad (mediante Redes Neuronales) y localizarlas en el mapa de esta y mostrar todo ello al usuario mediante un Entorno inmersivo 3D de Realidad Virtual.

SISTEMA DE ADIESTRAMIENTO EN TAREAS DE ENSAMBLADO MEDIANTE REALIDAD VIRTUAL Y MINERÍA DE PROCESOS

Elena Crespo ha finalizado su TFG titulado "Sistema de Adiestramieto en Tareas de Ensamblado Mediante Realidad Virtual y Minería de Procesos

En el se da una efeciente solución al problema de la gestión y transmisión del conocimiento relativo a las labores de ensamblado

Imaginemos una cadena de montaje en la que operadores con experiencia realizan de manera eficiente el ensamblado de conjuntos a partir de piezas mas simples u otros subconjuntos. Cada uno de estos operadores ha llegado a optimizar la secuencia en la que efectúa el montaje en base a muchas horas de trabajo en  la línea.

Si un nuevo trabajador se incorpora a la línea debe ser adiestrado por los antiguos, cada uno con sus propias preferencias, consumiendo tiempo de ambos y relentizando la cadena de montaje.

Además, si alguno de los trabajadores expertos dejase ese puesrto de trabajo, se llevaría con él una experiencia que sería dificil de extraer y documentar

El trabajo desarrollado por Elena aborda esta situación mediante el uso de 2 herramientas: La Minería de Procesos y la Realidad Virtual

 

 

En concreto:  los trabajadores expertos transfieren su experiencia a un sistema informático de manera automática. Para ello realizan sus tareas sobre un sistema de Realidad Virtual (hacerlo con el sistema real implicaría la captación de sus acciones mediante visión por computador, por ejemplo, y una interpretación de las acciones mediante alguna técnica de IA. Ambos problemas son complejos y pueden ser obviados con el uso de la RV).

El sistema registra las acciones que realizan los operarios expertos para, mediante técnicas de Minería de Procesos, inferir la secuencia de acciones y optimizar estas .

Tras ello, el conocimiento del experto adquirido en base a la experiencia, es sintetizado, optimizado y transferido al sistema. Esta listo entonces para ser usado en el entrenamiento del operador aprendiz.

Este hace de nuevo uso de la Realidad Virtual para entrenarse en la tarea. El sistema le da para ello  diferentes niveles de ayuda, que van desde guiarle paso a paso hasta solo monitorizarle e indicarle los posibles errores.

El sistema ha sido evaluado con 64 experimentos tanto mediante medidas objetivas para medir su eficacia, como con test como el NASA TLX para evaluar la carga mental del trabajador aprendiz con este tipo de sistemas.

En estos vídeos podeis ver ambas fases, la captación del conocimiento del operario experto y la guia en el proceso de aprendizaje del operador aprendiz.

Un resumen de su trabajo se puede leer en http://oa.upm.es/49247/

Y en breve estará accesible la memoria de su trabajo y esperamos algo mas…..

Elena ha obtenido un 9,9 en su TFG, para nosotros tiene la MH 🙂

A soft and continuum manipulator robot

The concept of degree-of-freedom (DOF) is very important in all types of robots. It is the number of movements or independent parameters that define the pose of a robot. The word redundant is commonly used to mean “exceeding what is necessary or normal”. Robotic manipulators which have more independent DOFs than are required to perform a particular task are called hyper-redundant robots.

Some advantages of hyper-redundant robots against conventional ones are the fault tolerance in some of their joints, better skills to perform in complex environments and greater mechanical and kinematic capacities (such as lower energy consumption, greater transmissibility of force, joint range availability, dexterity or rigidity). In fact, there are a large number of applications for which they can be very useful such as service for underground tanks, supervision in nuclear core reactors, support in surgical systems or as an accessory in aeronautics and space exploration.

However, although hyper-redundant robots have been studied for more than three decades, its use is mostly limited to the experimental field. This is due to two main reasons. First, because a high number of degrees of freedom means a high cost of design and production. And secondly, because classical kinematic modeling techniques have not been particularly efficient or have not been adapted to the needs of hyper-redundant robots. This is why we have developed a novel algorithm called Natural-CCD to solve the kinematics of this robots in an efficient and precise way. Its name comes as a result of producing end-effector movements that are frequently found in nature such as the Fibonacci spiral.

In the context of hyper-redundant robots, two new concepts arise: Continuum robots and Soft robots. Continuum robots are continuously curving manipulators with an infinite number of virtual DOFs, much like the arm of an octopus. On the other hand, this kind of robots are closely related to another field called Soft Robotics. This robots are bio-inspired and try to make all of their components soft and flexible with the intention to move in a safe and versatile way. Currently, several concepts for soft and continuum manipulator robots are being designed and constructed. Its purpose is to be attached to a mobile robot and controlled by our new bio-inspired algorithms, being able to perform in activities such as supervising agriculture or detecting anomalies in critical infrastructures.

Different construction options are presently under evaluation
 

The first is based on the concatenation of modules with multi-axis bending capability. A hyper-redundant robot is thus formed with the delocalized actuators through the use of cables to transmit the motion

 

A second version uses self-acting modules, each of which achieves movement on a single axis, but avoid the problems associated with cable transmission
The third option achieves a continuous robot, without rigid structure, being formed by elastic material that is deformed by the tension of cables located along its structure


 

 

Estimación de la densidad foliar del olivo

robot_Olivos

Esta semana se ha iniciado un trabajo de cooperación con nuestos compañeros expertos en la gestión del olivar  de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica, Alimentaria y de Biosistemas de la UPM . En él, haciendo uso de nuestros UGV’s (Unnamed Ground Vehicles) se pretende la reconstrucción tridimensional de olivos y así determinar la influencia de la densidad de su follaje en la cantidad de aceitunas que produce.
 

Como un primer acercamiento, nos hemos trasladado a los campos de prácticas de Agrónomos para evaluar metodologías que puedan ser empleadas para el desarrollo de la tarea: emplear sensores LIDAR para determinar la presencia de elementos tales como hojas, ramas  y frutos dentro del árbol y, posteriormente, usar dicha información para realizar la reconstrucción tridimensional del olivo; así como la implementación de técnicas de visión por computador para obtener información sobre la posición de las aceitunas en el árbol.

La reconstrucción tridimensional se ha realizado con gran éxito, representando a los árboles como una nube de puntos que señala  posiciones ocupadas en el espacio. Se ha encontrado que la configuración del sensor LIDAR diseñada para la práctica, permite obtener una gran densidad de puntos en las zonas medias del árbol debido a que en esta zona existe una menor dispersión de los haces de luz del sensor.

También, mediante cámaras RGB se han recogido imágenes que permitirán evaluar la viabilidad de implementación de técnicas de visión por computador para diferenciar las aceitunas dentro del olivo. Este último objetivo presenta a priori grandes dificultades debido a la variabilidad de las condiciones ambientales en la toma de los datos, además de la similitud de características visuales entre hojas y aceitunas.

 

pcl_Olivo
El paso siguiente en este trabajo es realizar un post procesamiento de la información recogida con el fin de proponer estrategias que permitan mejorar la captura de los datos, y posteriormente, construir el modelo tridimensional que se ajuste a las necesidades de los investigadores en Ingeniería Agronómica.  Pronto realizaremos una nueva entrada en el blog con los avances obtenidos en esta tarea.

 

Agro-robótica

Qrotor en vinedos

El término "Agrorobótica" está empezando a usar para hacer referencia a las disciplinas encaminadas al uso de sistemas robotizados en la agricultura. Estos incluyen maquinaria agrícola robotizada, robos móviles específicamente diseñados para tareas agrícolas en experiores o bajo cubierta, Robots aéreos o "Drones" (actualmente denominados RPAS)

Incluso, en algunas universidades europeas,  están apareciendo cátedras en Agro-robótica, buscando dar una formación específica en esta disciplina

Desde el enfoque de la ingeniería de control , la Agro-robótica es una herramienta para aplicar el ciclo básico de control a la producción agrícola

Ciclo agricola de control

En el Grupo de Robótica y Cibernética, trabajamos en Robótica Agrícola de exteriores e invernaderos desde hace 10 años, tanto con desarrollos basados en robótica aérea como en robótica móvil o combinando ambas

.Ground RHEA

Planificacion de vuelo parcelas agricultura Airflows uunder quadrotor

Estos son algunos ejemplos:

 

Hexápodo con patas “Clegs”

Nuestros trabajos en el desarrollo de robots hexápodos con Clegs siguen avanzando

En paralelo al estudio de esfuerzos en las diferentes geometrías de rueda y el análisis cinemático y dinámico , contrastado experimentalmente en el banco de pruebas, continuamos con la integración de los accionamientos bajo ROS y el mecanizado del chasis

Coeficientes_seguridad_Clegs

Jesús Tordesillas ha trabajado a fondo este tema en su Trabajo fin de grado , donde se revisan aspectos relativos a los diferentes modos de marcha, el modelado cinemático y dinámico de las patas  y la selección de la geometría y materiales de ésta según requisitos

Trayectoria Cleg

 

Puedes encontrar mas información en el Archivo Digital de la UPM