INNOVACIÓN DE LA METODOLOGÍA DE EDUCACIÓN SUPERIOR E INVESTIGACIÓN PRESENCIAL, A

DISTANCIA Y MIXTA EN EL ÁREA DE ROBÓTICA INTELIGENTE

V. Rybak

Universidad Tecnológica de la Mixteca rybak@mixteco.utm.mx

Resumen El objetivo general del trabajo es el desarrollo de la base experimental del nivel mundial para preparación profesional de los especialistas en el área de Robótica Inteligente de calificación alta, por la presentación a cada interesado el acceso libre a esta base sin dependencia de la forma de educación (presencial, a distancia o mixta), superando las restricciones causadas por el costo alto del equipo de última generación, por la imposibilidad de experimentar simultáneamente con el robot físico más de un usuario y por el tráfico lento de Internet. El punto principal de la innovación propuesta es que cada interesado tiene el Laboratorio Virtual en su lugar de trabajo. El software que simula el Laboratorio Virtual puede ser instalado en la computadora de cada interesado. Al usuario potencial se le presenta en manera gratuita el simulador del robot físico. También se presentan los protocolos de medición de los datos de los sensores físicos del robot que corresponden con un escenario del movimiento del robot y el software de la gráfica tridimensional. Para concordar a tiempo los datos de diferentes sensores, los datos son marcados por los instantes de medición. Al usuario se presenta también el video que muestra el movimiento del robot acuerdo con el escenario para proveer el efecto de presencia del usuario en la zona de experimento. El Laboratorio Virtual se utiliza en las prácticas del curso de Robótica así como para investigación en el área de Robótica Industrial y Robótica Inteligente. 1 Introducción El objetivo de este trabajo es promover la enseñanza, investigación y desarrollo en el área de Robótica Inteligente. Actualmente la Robótica Inteligente junto con la Robótica Industrial tiene la aplicación práctica extensa y, al mismo tiempo, la Robótica Inteligente sirve para examinar los logros actuales de diversas ramas de la ciencia y tecnología. La meta final de la Robótica Inteligente es crear los sistemas técnicos complejos con la capacidad humana de alcanzar un objetivo funcionando autónomo en el mundo real. IEEE Robotics and Automation Society (RAS) identificó los siguientes temas de la primera prioridad en Robótica: Robótica en un medio ambiente no estructurado, diseño de sensores, integración y fusión, simulación de robots, planificación y control, metodologías para robótica y automatización. RAS también identificó las áreas de aplicación práctica de la Robótica en un medio ambiente no estructurado:

• Robots Personal y de Servicio • Robots y Sistemas Espaciales, Aéreos y Submarinos • Robots y Sistemas Médicos • Robótica y Automatización para Uso en Agricultura y Construcción • Robótica y Automatización para Protección y Mantenimiento del Medio Ambiente.

La Robótica Inteligente es un campo multidisciplinario que integra diversas ramas de ciencia y tecnología. En primer lugar este relaciona al área de Computación, Electrónica,

Mecánica y Control entre otras. Un número grande de las diversas tecnologías integradas en Robótica requiere que personal científico y tecnológico involucrado a investigación, diseño, producción, hacer funcionar y mantenimiento de los robots tienen que poseer diferentes perfiles científicos y tecnológicos y tienen necesidad de la comunicación intensa entre ellos. Una ruta natural de satisfacer a todas estas demandas es la creación de una base experimental interdisciplinaria predestinada para aprendizaje e investigación en el área de Robótica Inteligente. Tal base orientada a las carreras de Electrónica y Computación está desarrollada en el Laboratorio de Robótica de la UTM. El Laboratorio está equipado con el Robot Móvil de última generación PowerBot (ActivMedia Robotics, U.S.A.) [1], predestinado para investigaciones en el área de la Robótica Inteligente, que incluye un conjunto de los sistemas sensoriales y el brazo de 6 grados de libertad que es el Robot Industrial PowerCube (Amtec GMB, Alemania) [2], y las cámaras digitales como sensores de visión. El robot esta adaptado a una arquitectura de robot autónomo del tipo distribuida – centralizada por el conocimiento que provee el funcionamiento cooperativo de los subsistemas del robot [3]. Para superar las restricciones causadas por la imposibilidad de experimentar simultáneamente con el robot físico por más de un usuario esta desarrollado el modelo autentico al robot físico y los medios para operar con este modelo. Esto se realiza como el Laboratorio Virtual de Robótica Inteligente que es aplicable tanto en caso de la educación presencial como la educación a distancia y mixta: Cada interesado puede instalar el software en forma gratuita. 2 Robot móvil PowerBot PowerBot consiste en una plataforma móvil de control diferencial (dos llantas controladas independientemente), dos ruedecillas para guardar el equilibrio, un conjunto de sensores de diversos tipos (véase Fig.1). El sistema de procesamiento de los datos sensoriales y de control tiene una arquitectura de tipo cliente-servidor donde el servidor es un microcontrolador de la familia H8S de Hitachi que se encarga de los detalles de bajo nivel (funcionamiento de los sensores que tienen relación directa con él) y el cliente es una computadora interna (PC con Intel .Pentium 4, 1.2GHz, RAM 256 MB, HD 10GB). El servidor se basa en un sistema operativo AROS (ActivMedia Robotics Operative System) y el cliente hace uso de una plataforma de desarrollo ARIA (ActivMedia Robotics Interface for Applications). La comunicación entre el servidor y el cliente se da por una interfaz serial RS-232.

2

Fig.1 Robot móvil PowerBot con el brazo PowerCube El manipulador industrial PowerCube tiene 6 grados de libertad con las articulaciones giratorias en configuración TRTRRT (‘T’ y ‘R’ corresponden a articulaciones giratorias de tipos torsión y rotación respectivamente) más una pinza (gripper). La disponibilidad del Robot Industrial proporciona la posibilidad de usar la base experimental para estudiar la Robótica Industrial que perceptiblemente amplía el área de su aplicación. 3 Adaptación del sistema sensorial del robot móvil PowerBot a la arquitectura del robot autónomo distribuida – centralizada por el conocimiento

Las arquitecturas de Robots Inteligentes, tales como la arquitectura de tres niveles [4], centralizada, descentralizada, [5] aceptadas por la mayor parte de la comunidad de la Inteligencia Artificial e de la Robótica Inteligente tienen un rasgo común: debido a la corriente unidireccional de los datos que comienza con sensores y se termina en motores, ellos no presuponen la cooperación entre los subsistemas del robot. La arquitectura distribuida - centralizada por el conocimiento proporciona la cooperación entre todos los subsistemas de robot, tales como apoyo de diálogo entre robot y usuario, análisis de datos sensoriales y verificación del estado de entorno y del robot, auto planificación de una trayectoria segura, y control del movimiento. Para proveer la comunicación directa entre los subsistemas que cooperan y la concordancia a tiempo de los datos sensoriales esta construida una red que consiste en la computadora interna del PowerBot y 4 computadoras portátiles.

Sensores infrarojos

Llanta Derecha

Cámara iBot

Arreglo de bumpers frontales Rueda de

balance derecha

Manipulador PowerCube

Arreglo de bumpers traseros

Arreglo de sonares traseros

Cámara VCC4

Arreglo de sonares frontales

Sensor láser

3

El PowerBot que se mueve no es posible concordar a tiempo los datos de diferentes sensores. Para superar esta limitación está desarrollado el sistema de definición de los instantes verdaderos de la medición con respecto a un principio de tiempo único de cuenta y aplicado para etiquetar los datos medidos por cada uno de los sensores [6]. La limitación principal del PowerCube es que el sistema de control original es predestinado para la programación manual de las operaciones repetibles. Para adaptar el robot al funcionamiento autónomo está desarrollado el esquema cinemático del manipulador. La tarea cinemática inversa está solucionada en forma cerrada [7], que encuentra todas las configuraciones del manipulador accesibles, que corresponden al mismo estado espacial del efector final, que es necesario para solucionar el problema de evitación de los obstáculos. 4 Laboratorio Virtual para investigación y educación superior presencial, a distancia y mixta en el área de Robótica Inteligente Actualmente está compuesto con: – Simulador de los robots PowerBot y PowerCube que incluye los modelos geométricos y cinemáticos de los mecanismos ejecutores del robot, el software de la solución de los problemas cinemático directo e inverso del manipulador y el software de la programación de la trayectoria del movimiento del robot, – Software de la grafica tridimensional distribuido gratuitamente, – Software de procesamiento de los datos sensoriales, – Medios (hardware y software) de formación de los archivos de los datos recibidos por los sensores físicos del robot que corresponden con un escenario del movimiento del robot. Incluye el sistema de marcación de los datos sensoriales por los instantes de medición para realizar el procesamiento de los datos en forma cooperativa, – Medios de calibración de los sistemas ejecutores y sensoriales del robot, – Software de procesamiento de los datos sensoriales y el sistema de grabación de los videos del comportamiento del robot físico de acuerdo con un escenario. – Algoritmos y software de la solución de los problemas aplicados, incluyendo la programación fuera de línea del Robot Industrial PowerCube. Los modelos geométrico y cinemático del PowerCube se muestran en Fig. 2, La Fig.3 ilustra un ejemplo de los datos sensoriales, marcados con el temporizador por el mismo instante de medición, que corresponden con una escena (Fig.3 a) del escenario. Los datos sensoriales se presentan al usuario en forma numérica y como las sucesiones de imágenes, grabadas con las cámaras del robot, tanto originales como corregidas de la distorsión radial [8].

4

a b Fig.2 Modelos del PowerCube: a – geométrico, b – cinemático

a b

c d

Fig.3 Ilustraciones de los datos sensoriales: a – posición del robot (grabado con la cámara externa), b - gráficas de los datos de sonares (azul) y del sensor de láser (rojo), c – imagen de la cámara del robot, d – la misma imagen corregida de la distorsión radial Para el mismo instante de medición los datos de los codificadores de llantas son: Llanta izquierda: 506782 ticks, Llanta derecha: 506764 ticks.

5

El punto principal de la base experimental discutida es que cada interesado tiene el Laboratorio Virtual “en su mesa” - el software que simula el Laboratorio Virtual puede ser instalado en la computadora de cada interesado y puede ser enviado a él (ella) a través de correo electrónico o como CD-copia, superando las restricciones causadas por el tráfico lento de Internet. Cualquier usuario puede examinar el funcionamiento de su producto desarrollado también en el robot físico enviando su producto al Laboratorio de Robótica de la U.T.M. Recibirá el resultado de examen como un video y los datos numéricos. Para proveer la distribución libre del Laboratorio Virtual de Robótica inteligente y para involucrar en el desarrollo a otros participantes, el software se desarrolla únicamente en las plataformas basadas en código de desarrollo de software abierto tales como OpenGL, Lenguaje de programación Java, Plataforma Java y NetBeans para Java. 5 Conclusión Las características principales de la innovación propuesta: Es económica para realizar y es libre para el usuario; mejora la enseñanza presencial, a distancia y mixta: concede a cada investigador la base moderna para las investigaciones experimentales, es aplicable para la enseñanza e investigación individual y de grupo, facilita la percepción del material; provee las condiciones favorables de la enseñanza para las personas con capacidades físicas limitadas. Para atraer la cantidad más grande posible de los participantes a las competencias en Robótica Inteligente, la innovación propuesta permite crear las mismas condiciones para la preparación y el concurso. Todos los participantes tienen disponible el modelo de robot virtual del mismo tipo para la preparación y el robot físico auténtico al virtual para llevar a cabo la prueba. Para no limitar el estudio por un tipo de Robot Inteligente es necesario extender la base experimental. Existen dos opciones. Una es, equipar el Laboratorio de Robótica por diversos tipos de Robots Inteligentes, que no es económico. La otra presupone la cooperación interuniversitaria nacional e internacional, que es más económica y permite unir los logros de diferentes escuelas científicas. Reconocimientos El desarrollo del Laboratorio Virtual de la Robótica Inteligente es el resultado del trabajo de muchas personas. Me gustaría ampliar mi apreciación sincera a Gustavo Rivera Morán, Oswaldo Arias Martínez, Gabriel Sigüenza Paz, y Dante Raúl Vásquez Hernández que son coautores del software del Laboratorio Virtual. Referencias: [1] http://robots.activmedia.com [2] http://www.amtec-robotics.com[3] Rybak V. I. Un Modelo Dinámico del Medio Ambiente de los Robots-Manipuladores Autónomos, en “Costrucciones Deductivas en los Sistemas de Inteligencia Artificial y Simulación de Robots Autónomos”, (V. I. Rybak - ed.,) Consejo Científico de Cibernética, Ucrania, Kiev, 1987, 39-48

6

[4] Nils J. Nilsson, Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann Publishers, Inc. 1998. [5] Ollero A., Robótica. Manipuladores y robots móviles, Alfaomega, Marcombo, 2001 [6] V. I. Rybak, O. Arias Martínez. Ordenación en tiempo para fusión de datos sensoriales del robot móvil PowerBot, Congreso de Instrumentación SOMI XX, León, Guanajuato, México, 24-28 de octubre de 2005, Clave VRXX105, ISBN 970-32-2673-6. [7] V. Rybak, G. Sigüenza Paz, Solución en forma cerrada del problema cinemático inverso para el manipulador de configuración TRTRRT, Congreso de Instrumentación SOMI XX, León, Guanajuato, México, 24-28 de octubre de 2005, Clave VRXX106, ISBN 970-32-2673-6. [8] Rybak V., G. Rivera Morán, Nueva técnica para la calibración de los parámetros de distorsión de la lente de una cámara digital, Congreso de Instrumentación SOMI XX, León, Guanajuato, México, 24-28 de octubre de 2005, Clave VRXX104, ISBN 970-32-2673-6.

7