Proyecto ALCOR: Contribuciones a la Optimización del Guiado Remoto de Robots en Espacios Inteligentes

Abstract

<p>El trabajo muestra las soluciones sensoriales, de comunicaciones y control, al guiado remoto de robots en entornos inteligentes derivadas del proyecto ALCOR. En este tipo de aplicaciones la optimización de los recursos compartidos, especialmente los relacionados con la autonomía energética y con la utilización del canal inalámbrico, sigue siendo un reto. Las principales aportaciones del proyecto son: a) desarrollo de unidades sensoriales basadas en infrarrojos con precisión centimétrica en la localización de la fuente emisora y tiempos de respuesta de milisegundos; b) soluciones de comunicación inalámbrica que mejoran el enrutamiento de información y la homogeneización en el tráfico de red; y c) soluciones de control y estimación basadas en eventos con mecanismos independientes de actuación sobre la unidad móvil y de petición de medidas al módulo sensorial. Para las pruebas experimentales se ha utilizado el robot comercial P3-DX.</p>

Fuel Cell Hybrid Model for Predicting Hydrogen Inflow through Energy Demand

“…These kinds of models were used with good results in several different applications [36][37][38][39][40][41][42]. Other algorithms based on multiple regression analysis used to have worse performance, but they are still used [37,[43][44][45][46]. The hybrid system presented in this paper uses Artificial Neural Networks and Polynomial Regression techniques to perform the regression phase [47][48][49][50][51][52].…”

SysGpr: Sistema de generación de señales sintéticas pseudo-realistas

“…Este trabajo presenta un método para la generación de señales sintéticas basado en funciones de distribuciones estadísticas. Este trabajo se enmarca dentro del Proyecto AL-COR (F. Espinosa, 2018) para proporcionar conjuntos de datos con suficiente amplitud para poder realizar experimentaciones con un volumen elevado de datos. Al generar dichas señales de datos en base a distribuciones estadísticas se pueden conseguir datos que tengan un comportamiento similar al resultado que pueden proporcionar diversos sensores que existen en la actualidad tales como sensores con el fin de comprobar métodos y modelos como los trabajos realizados por (Dormido et al, 2008;Garcia-Alvarez and Fuente, 2011).…”

Mínimos Cuadrados Recursivos para un Manipulador que Aprende por Demostración

“…En general los modelos de aprendizaje automático con sistemas robóticos son conocidos como la mejor trayectoria que predice un comportamiento real a partir de los datos experimentales. En Candelas et al (2014), Espinosa et al (2018), Martín et al (2018), Méndez et al (2011, Pomares et al (2012), y Torres et al (2009) se considera la generación de trayectorias y guiado mediante visión. En el caso en el que existen múltiples factores que afectan la salida del sistema y teniendo como objetivo la aproximación con exactitud, se utiliza la regresión lineal multivariable.…”