Maestría en MIC

Robótica Integrada a la Manufactura

Catedrático: Msc Manuel Cardona

«Diseño de Robots Autónomos»

Presenta: Sergio Miguel García Pérez

Octubre de 2014

Una de las metas en Robótica es la creación de Robots Autónomos que acepten una descripción

de alto nivel de la tarea a realizar y la ejecuten sin intervención humana. Las entradas definirán lo

que el usuario desea hacer en lugar de cómo hacerlo; el robot está equipado con un conjunto de

sensores y actuadores, que bajo el control de un sistema computacional le permiten ejecutar la

tarea.

Se llaman Robots Autónomos a aquellos que son capaces de tomar sus propias decisiones basados

en la interpretación del entorno en que se encuentren, sin ningún tipo de intervención humana.

Algunas características de los Robots Autónomos:

● Están situados: Un robot autónomo percibe un entorno y actúa sobre él.

● Son entidades corpóreas: Los robots operan sobre el mundo físico; su experiencia del mundo y

sus acciones sobre el mismo se producen de forma directa haciendo uso de sus propias

capacidades físicas.

Se consideran variables de análisis y de diseño, las siguientes:

● El entorno (terrestre, acuático, submarino, aéreo).

● Control de entorno de trabajo (normales, controlados, extremos, el medio ideal).

● Sensores (visión, audición, táctiles, temperatura, velocidad y desplazamiento, tensión eléctrica,

posicionamiento, enlace de comunicación inalámbrico).

● Inteligencia.

Dentro de esta última variable, se define la inteligencia de un robot, como el conjunto de hardware y

software que le permite procesar, resolver y planificar los pasos necesarios para realizar su tarea en

forma autónoma (sin asistencia humana).

Tipos de robots autónomos:

● Robots autónomos que llevan sobre ellos el hardware necesario para operar (la inteligencia).

Está compuesto por la unidad de control de hardware, la unidad de sensado y la unidad de toma

de decisiones (encargada de procesar la información y ejecutar los algoritmos de control).

● Robots autónomos distribuidos, son aquellos que mediante un enlace de comunicación,

delegan las tareas de sensado y navegación a una unidad central de procesamiento.

En el primer caso, la desventaja, es que los robots deben ser grandes y pesados, con motores

potentes. Esto trae como consecuencia, un mayor consumo de energía y por ende, el aumento del

tamaño de las baterías.

En el segundo caso, no tiene limites en cuanto al hardware a utilizar en el controlador central y

utilizan baterías más pequeñas. La desventaja, es que deben establecer un vinculo de

comunicación, por ello, la velocidad de respuesta dependerá directamente de la velocidad y de la

calidad del mismo. La distancia de autonomía del robot, estará limitada por la distancia máxima del

enlace de comunicación de acuerdo a la tecnología seleccionada (cable, radiofrecuencia, óptico o

sonido).

Consideraciones.

Para un robot autónomo, deben considerarse los siguientes aspectos: Baterías, Motor,

Locomoción, Controlador, Fuente de Alimentación, Unidad de Procesamiento Central, Driver

de Potencia, Comunicación, Protocolo de Comunicación, Trama.

Paradigma jerárquico/Deliberante.

● El robot funciona de una manera de arriba hacia abajo, pensado en la planificación.

● El robot detecta el mundo, planea la siguiente acción, los actos, en cada paso, el robot tiene

previsto explícitamente el próximo movimiento.

● Todos los datos de percepción tiende a ser reunido en un solo modelo mundial global.

Paradigma reactivo.

● Tipo Sentido acto de organización.

● El robot tiene varias copias de Sense-Act acoplamientos.

● Estos acoplamientos son procesos concurrentes, llamados comportamientos, que tienen los

datos de los sensores locales y calculan la mejor acción a tomar con independencia de lo que los

otros procesos que están haciendo.

● El robot va a hacer una combinación de comportamientos.

Paradigma deliberado/reactivo (Hybrid).

● El robot primero planea cómo se desglosa mejor una tarea en subtareas y cuáles son los

comportamientos adecuados para lograr cada subtarea.

● A continuación, los comportamientos los comienza a ejecutar de acuerdo con el paradigma

reactivo.

● Detección de organización es también una mezcla de estilos jerárquicos y reactiva; datos del

sensor es enrutado a cada comportamiento que necesita ese sensor, pero también está

disponible para el planificador para la construcción de un modelo de mundo global orientado a las

tareas.

ArquitecturaArquitectura

YY

ControlControl

Arquitecturas de Control (1).

Las arquitecturas de control propuestas a lo largo de los últimos años existen dos perspectivas

mayoritarias:

● Aquellas que mantienen la posibilidad de alcanzar la consecución de objetivos complejos

basándose únicamente en un conjunto de reacciones simples, denomínense instintos, módulos,

agentes, agencias, controladores o comportamientos, y aquellas que necesitan tener un modelo

interno del mundo sobre el que razonar.

● Aquellas que obligan a una representación fehaciente del mundo.

Únicamente, a partir de resultados intermedios de razonamiento sobre dicha representación será

posible la resolución de problemas complejos.

Ambas difieren en la definición de las especificaciones de control, en un caso se busca la región

espacial de control definida a través de una fórmula matemática (relación entradas-salidas) y en el

otro las entradas se traducen en conceptos semánticos que forman parte de un sistema de reglas

mediante las cuales se toma la decisión del tipo de movimiento a ejecutar.

Aunque la perspectiva en principio parece diametralmente opuesta, se analizan detenidamente los

distintos sistemas de razonamiento mediante reglas (basados en lógica borrosa), se extraen

conclusiones muy similares a las obtenidas mediante los sistemas clásicos de control.

Niveles de Control.

La definición de los distintos niveles de control se basa en las características de las tareas que se

desean realizar sobre la plataforma de la que se dispone.

El nivel más alto realiza el razonamiento a largo plazo, describiendo un plan para alcanzar la tarea

compleja que se desea realizar a base de ir dividiéndola en sub-acciones más sencillas y, se

encarga de que cada una de estas sub-acciones alcanza el sub-objetivo que se ha dispuesto. El

nivel más bajo se encargará de la realización de las tareas más sencillas, resolviendo los

problemas más inmediatos con los que se puede encontrar el robot y que no requieren de una

planificación.

El alto nivel para poder razonar necesita de una representación detallada del entorno en el que se

va a mover. A partir de dicha representación utilizando árboles de búsqueda, encuentra un plan

para salvar los problemas que plantea el entorno. Esta representación es el mayor problema al que

se enfrenta ya que, si sólo se considera la existencia del alto nivel, es necesario recurrir a la

replanificación cada vez que el entorno se ha modificado y difiere de la representación interna del

robot.

Funciones de Control.

En cualquiera de las arquitecturas se debe llegar a la implementación de controladores eficientes

para la realización de las tareas sencillas que en última instancia debe ejecutar el robot. Para la

realización de estos controladores se debe tener en cuenta dos perspectivas distintas:

1. Teoría clásica de Control.

2. Sistemas basados en Reglas.

La teoría clásica de control define la función de control en base al valor de una variable de estado

que define la situación actual del sistema y de su evolución temporal a través de los conceptos de

la derivada y la integral. Por ejemplo, el comportamiento básico: “Seguir una Línea Recta”, puede

estudiarse a través de la variable de estado “Ángulo con la Dirección Deseada”.

Mediante la variación del valor que tienen las constantes se pueden obtener distintos planos de

control. Sobresalen dos situaciones:

● Régimen transitorio, en el cual, interesa un plano más pendiente en el caso de situaciones

alejadas de la situación de equilibrio.

● Régimen permanente, en el cual, existe un plano con menos pendiente cuando nos

encontramos cerca de la situación estable.

El problema de estos sistemas es la imposibilidad de obtener un único sistema que pueda

responder automáticamente a las dos situaciones. La única solución es utilizar varios sistemas

que se activen cuando se encuentra en un modo u otro. Este problema puede se puede resolver

utilizando sistemas basados en reglas que permitan subdividir el espacio de control en tantas

partes como intervalos hayamos definido en los espacios de entrada (es decir, para cada situación).

SI <los valores de entrada se encuentran en este rango>

ENTONCES <los valores de salida se ponen a este valor>

Las distintas configuraciones de datos de entrada, dan como resultado que el controlador busque

los diferentes estados de salida, esta ejecución brusca hace que aparezca el problema de las

discontinuidades. El problema de las discontinuidades puede resolverse utilizando un sistema

borroso para la ejecución del control.

Los procesos involucrados en la ejecución de un sistema borroso son:

● La fuzzificación, consiste en la obtención de variables borrosas que definan las entradas a partir

de los datos numéricos suministrados por los sensores.

● La evaluación de las reglas, propaga el grado de verdad de las premisas a las salidas.

● La defuzzificación, permite obtener un valor numérico a partir de la variable borrosa que se

obtuvo en el punto anterior.

Resultados:

● La superficie de control que resulta está fraccionada en distintas partes.

● Existen superficies continuas que evitan los saltos del controlador.

● Mediante la modificación de las reglas se puede lograr el ajuste de las distintas situaciones,

(transitoria y permanente), con un único sistema, haciendo que el sistema funcione sin

brusquedades.

Arquitecturas de Control (2).

Una vez desarrolladas las funciones de control el problema aparece en cómo integrar todas esas

funciones en un único robot. La arquitectura puramente reactiva no necesita de ningún otro nivel y

la actuación final del robot se basa en la importancia para cada situación de la función que se

puede ejecutar.

Para problemas sencillos esta arquitectura es válida pero para la realización de un alto nivel es

necesario tener una representación del mundo y un modo de razonamiento sobre ese mundo.

La representación del mundo puede darse a priori o bien puede construirse a partir de la

información sensorial, por ejemplo, mediante el algoritmo QUADTREE. Este método parte de la

división del mundo en celdas y en la agregación de estas para tener una visión más global del

espacio sobre el que se mueve el robot.

Cualquier método de obtención de la representación del mundo llevado a una ejecución en un

medio real se encuentra con dos problemas:

● La incertidumbre de los sensores que están explorando dicho mundo.

● La imposibilidad de localizar al robot dentro del mundo con unas coordenadas precisas si no se

cuenta con una referencia externa.

Para razonar sobre esa representación se utilizan planificadores. Un planificador genera de forma

automática y gestiona un plan, que no es más que la secuencia de acciones necesaria para la

consecución de una meta. Este problema se puede visualizar representando el espacio de

búsqueda en forma de árbol, de tal manera que el plan es el camino óptimo dentro del árbol para

alcanzar la meta propuesta.

Robots Existentes.

Existen en la actualidad multitud de Robots Autónomos. Muchos de ellos en los centros de

investigación, pero también existen empresas, desde las grandes multinacionales a las de

aficionados, que fabrican y comercializan robots autónomos.

Robots Existentes.

Existen en la actualidad multitud de Robots Autónomos. Muchos de ellos en los centros de

investigación, pero también existen empresas, desde las grandes multinacionales a las de

aficionados, que fabrican y comercializan robots autónomos.

Robot SR2 (Cybermotion)

Robot de vigilancia para

entornos industriales y de

oficinas

Robots Existentes.

Existen en la actualidad multitud de Robots Autónomos. Muchos de ellos en los centros de

investigación, pero también existen empresas, desde las grandes multinacionales a las de

aficionados, que fabrican y comercializan robots autónomos.

Robot SR2 (Cybermotion)

Robot de vigilancia para

entornos industriales y de

oficinas

Nomad 200

(Nomadic Technologies)

Robot de investigación

Robots Existentes.

Existen en la actualidad multitud de Robots Autónomos. Muchos de ellos en los centros de

investigación, pero también existen empresas, desde las grandes multinacionales a las de

aficionados, que fabrican y comercializan robots autónomos.

Robot SR2 (Cybermotion)

Robot de vigilancia para

entornos industriales y de

oficinas

Nomad 200

(Nomadic Technologies)

Robot de investigación

Trilobot (Arrick Robotics)

Robot de bajo costo para la

investigación

Robots Universidades.

Micro-Robot Ant (Massachussetts

Institute of Technology).

Tamaño 1 inch3. Pasando del control

clásico basado en el razonamiento sobre

un modelo interno del mundo, a un

control reactivo.

Robots Universidades.

Micro-Robot Ant (Massachussetts

Institute of Technology).

Tamaño 1 inch3. Pasando del control

clásico basado en el razonamiento sobre

un modelo interno del mundo, a un

control reactivo.

UL de Bruselas y Ecole

Polytechnique Federal de Lausanne.

Su enfoque tradicional es basado en

robot con capacidades de aprendizaje.

Fabricación de Robots Autónomos.

Videos “relacionados”.

● http://www.youtube.com/watch?v=jsq5bIthrqs

● http://www.youtube.com/watch?v=6BPbSBk0dpY

Bibliografía.

[1] Balich, Néstor Adrián. 2009. “Construcción de Robots Autónomos Colaborativos”. Tesis

Universidad Abierta Interamerica.

[2] Hernández Loaiza, Ángel. “Aprendizaje por refuerzo en la Robótica”.

[3] Molina López, José Manuel y Matellán Olivera, Vicente. “Robots Autónomos: Arquitectura y

Control”. Universidad Carlos III de Madrid.

[4] Pereira, Wilmer. 2004. “Paradigmas de Programación en Robótica”. Universidad Católica Andrés

Bello.

[5] Sánchez Bautista, José Miguel. 2003. “Diseño y construcción de un Robot Móvil Autónomo

contra incendios”. Universidad Autónoma de Puebla.