Curso de nivelación SNNA

Tutor: Ing. Irene Tuston

INTRODUCCIÓN A LA COMUNICACIÓN CIENTÍFICA

Ing. Narcisa Portalanza

FORMULACIÓN ESTRATÉGICA DE PROBLEMAS

Ing. Paola Maldonado

PROYECTO DE AULA

1.- DATOS INFORMATIVOS:

- Integrantes :

- Erik Izurieta

- Carlos Paucar

- AlvaroBerrones

- David Ricaurte

- Marco Mejía

- Diego Hernández

- Mail: crlspaucar16@gmail.com

Tema: Control de Robots basado en Bioseñales

SINTESIS

Cada día el alcance de la tecnología está a nuestra mano, basándonos en el desenvolvimiento

conmáquinas simples hasta el desarrollo de software avanzado, inconscientemente hacemos que

nuestras creaciones se parezcan cada día más a nosotros en la forma de su procesamiento de

información, aunque falta mucho para llegar a la concepción de un cerebro autónomo en máquinas las

ventajas que nos dan las maquinas controladas por bioseñales son muy extensas y variadas que van

desde la fuerza hasta la precisión casi exacta de movimientos. Esto ha avanzado de tal forma que

controlamos robots a través del Brain Machine Interface (BMI) que es un medio de control que permite

rapidez y precisión en las órdenes establecidas a las distintas etapas autoejecutables del androide.

Es necesario saber que la Robótica Evolutiva (RE) es un área de la Robótica Autónoma en la que se desarrollan los controladores de los robots mediante la evolución al usar Algoritmos Genéticos que van desde el control manual, visual hasta el directamente cerebral o controlado por nervios y dirigiendo particularmente los distintos patrones de la máquina.Habitualmente se evolucionan Redes Neuronales ya que se sigue el referente biológico y simplifica el diseño y la representación en el algoritmo genético.

Al hablar de la“Robótica Evolutiva” tiene varios objetivos que a menudo son simultáneos. El punto de

vista de la ingeniería crea controladores de robots para realizar tareas útiles en el mundo real y que

soluciones una serie de expectativas creadas por su fabricante y de la sociedad en sí. Así se relacionan

en el campo de la industria, minería exploración espacial, etc con el fin de llegar donde la mano del

hombre por varias razones o circunstancias físicas no lo puede o es imposible hacerlo.

La razón por la que escogimos este tema es porque en si, tiene una tendencia tecnológica de

alto interés para las personas amantes a los avances y que harían de esto un tema social,

nuestro proyecto se fundamenta en el conocimiento de los mecanismos de control de nuevos

robots que se guíen de bioseñales que se originan del hombre con el fin de superar barreras

físicas que poseemos y las complementemos con la ventaja mecánica que nos aportaría un

robot.

RECOLECCION DE DATOS:

Basándonos en la divulgación de esta información destinada en las redes sociales y en un blog creado

para este fin hemos podido constatar, que un alto grado de personas se sienten atraídas hacia este tema

y ha despertado curiosidad a la vez que interés.

- El estudio está enfocado a las formas de manejo y direccionamiento que existen para

controlar a un robot, los recursos y ver el grado de complejidad que posee un estudio de

este nivel. Esta vez gracias una base de datos preestablecida hallamos que es difícil

conseguir un grado de sensibilidad de la maquina ante estímulos básicos para el hombre por

lo que sus creadores innovan sus propios recursos técnicos y tratan de obtener una

estructura muy bien calibrada.

HIPOTESIS: La configuración del framework para el desarrollo de las pruebas en la modalidad control-

mental con auto foco, adopto la siguiente ruta de comandos: left-stop, forward-stop, right-stop. En la

ejecución del comando forward se configuró con un tiempo de 2 segundos y los giros con un tiempo de 50

segundos. Se cambió la modalidad a manual y se obtuvieron mejores resultados sin el auto foco.

VARIABLES:

N° de pruebas

Cantidad de controles

Tiempos parciales de checkpoint (Cp)

Porcentajes de eficacia con control mental (Bm) y por control manual (Mc)

SUJETOS DE LA INESTIGACIÓN:

Los sujetos que se tomaron en dicha investigación fueron los Robosapiens (bípedos) de la familia

WowWeeRobotics y el robot Móvil NTX del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausanne y el BMI

Emotiv, que se pusieron a prueba con la finalidad de medir eficacia con bioseñales de naturaleza humana.

Luego de haber analizado la información y tras habernos introducido en el tema a tratar, concluimos que

estas fases de prueba en robots son muy prometedoras, pues su estudio se fundamenta en la mejora

continua de métodos de calibración en sensaciones motrices y motoras de las maquinas guiadas por

señales provenientes de patrones musculares, nerviosos y cerebrales, que gracias a interfaces robóticas

avanzadas han logrado el desarrollo de la nueva generación de robots que prometen satisfacer muchas

necesidades del hombre como es la de prótesis en humanos, exploración de lugares remotos para el

hombre en nombre del avance tecnológico.

Tomado de:Wicc 2010- XllWorkshop de Investigadores en Ciencias de la Computación.

PROBLEMA

Los programas de aplicación no son legibles y mantenible. Se debería mantener el lenguaje GRAFCET en

nuestros días?

POSIBLE SOLUCIÓN

Hoy en día la renovación de nuevos métodos de introducción de ordenes a la automatización de procesos

industriales radican en la fiabilidad y posibilidad de los mismos por tanto siguiendo este sistema hemos

alcanzado estabilidad, y ya que luego de varias observaciones teóricas llegamos a la conclusión que este

lenguaje que se diría obsoleto, muestra confiabilidad para el uso.

En fin la solución es que sea posible implantar los diagramas de GRAFCET pero que admitan el lenguaje

escalera en todas sus versiones.

PROBLEMA ENCONTRADO EN LA INVESTIGACION

Tras haber analizado el documento, hacer comparaciones y tratando de buscar las soluciones requeridas

ponemos a su consideración el siguiente desarrollo.

VARIABLES CARACTERISTICS

N° de pruebas Cantidad de controles Tiempos parciales de checkpoint (Cp) Porcentajes de eficacia con control mental (Bm) y por control manual (Mc)

9 6 de entrenamientoy 6 de control 8 11.32 % en BM mejor que el manual y 111% en MC mejor que el manual(mas eficaz)

Ahora tras haber analizado por un sistema de variables el problema que nos sucita es: En el control

manual hay un 111% de mayor de eficacia a comparación de un 11.32% del cerebral entonces ¿Qué

sistema de control de robots por bioseñal es mejor?

Creando una estrategia de observación y de interpretación, podemos obtener un resultado favorable.

Al hablar de un estudio con “prototipos” donde recientemente la ciencia no ha avanzado aun en

estos estudios podemos llegar a la conclusión que el control manual es mucho más eficaz que el

control encéfalo- motriz, pero si buscamos mejores métodos de calibrar estas fallas como son el

tiempo de respuesta en el checkpoint podemos decir que en un fututo podríamos ver que los

impulsos nerviosos puros que parten del cerebro harán al robot que se desempeñe de una

manera más factible y eficaz.