2. Maestría

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Tesis de la Escuela de Posgrado

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search.filters.applied.f.degree: search.filters.degree.maestriaSubject: search.filters.subject.Robots móviles

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    Diseño de un sistema de control y planeamiento de trayectoria coordinado en el tiempo para múltiples robots móviles no holonómicos en presencia de obstáculos
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-01-10) Dulanto Ramos, Luis Enrique; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
    La presente tesis tiene como objetivo diseñar un sistema de control y planeamiento de trayectoria coordinado para múltiples robots móviles no holonómicos en mapas con presencia de obstáculos variados. En esta se simula el control y planeamiento en modelos matemáticos de tipo bicicleta. El sistema implementado consiste de tres partes, las cuales son el planeamiento de caminos, el generador de trayectorias y el control de seguimiento de trayectorias. El planeamiento de caminos se dividió en tres partes. En la primera parte se desarrolló el planeador local para un robot no holonómico, modificando el algoritmo Hybrid A*, de manera que utilice las ecuaciones movimiento circular del móvil en vez de las cinemáticas. Este algoritmo permite al robot encontrar los caminos que lo llevan de una configuración de posición y orientación inicial a una final en mapas con obstáculos variados. En la segunda parte se agregó al planeador local el planeamiento en el tiempo, combinando a este con el algoritmo de planeamiento de caminos en intervalos seguros (SIPP), el cual permite al robot evadir obstáculos en el tiempo. Finalmente, en la tercera parte se desarrolló el planeador global usando el algoritmo de búsqueda basada en conflictos (CBS), el cual resuelve los conflictos que se presentan entre los caminos de los móviles, imponiendo restricciones en el tiempo en el movimiento de cada uno de ellos. Por otro lado, el generador de trayectorias es desarrollado en una única parte, en la cual, se plantea la función de costo a optimizar, se calcula todos los gradientes y se plantea utilizar el algoritmo de descenso de gradiente de forma desacoplada para la optimización de trayectoria de cada móvil. Mientras que el desarrollo del sistema de control de seguimiento de trayectoria se dividió en dos partes. En la primera se linealiza el modelo matemático por extensión dinámica para sistemas flatness diferencial y en la segunda parte se desarrolla el controlador LQR de cada móvil que permite seguir las trayectorias de referencia deseadas. Al término de la tesis se logra el planeamiento, generación de trayectoria y el control de seguimiento de trayectoria de hasta 10 móviles no holonómicos en mapas con obstáculos variados, evitando la colisión con los obstáculos del entorno y la colisión con otros móviles durante el planeamiento y la optimización de trayectoria. Así mismo, se verifica que el planeador es capaz de resolver conflictos en entornos propensos al atasco como mapas tipo T o H.
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    Control de robots móviles autónomos en formación usando el esquema líder-seguidor
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-05-04) Alfaro Purisaca, Paul Anthony; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
    El concepto de robots trabajando en conjunto viene siendo cada vez más popular gracias a los avances tecnológicos de la autonomía en robots y a la reducción de riesgos al momento de realizar tareas peligrosas para los seres humanos. Debido a esto se propone el desarrollo de dos sistemas de control para la formación de robots móviles autónomos, que pueden ser utilizados en distintos ámbitos como operaciones militares, búsqueda y rescate, vigilancia, reconocimiento de terrenos y/u objetos en específico, exploración de nuevos hábitats, entre otros. Existen tres tipos de soluciones propuestas en la literatura, estos son la estrategia de estructuras virtuales, la basada en comportamientos y el método líder-seguidor, el cual se va a emplear en esta tesis. Se centrará en el modelamiento, inicialización y control de robots no holonómicos en formación, siguiendo a un robot líder el cual guiará al grupo a través de una trayectoria definida. Se usará el modelo Ackerman de robots móviles junto con la teoría de Linealización por Aproximación y Linealización Entrada-Salida para controlar a cada robot utilizando conjuntos de ecuaciones diferenciales que modelan a la formación. Estas ecuaciones utilizan la distancia y el ángulo de visibilidad entre un líder y su seguidor para determinar cómo se moverán al momento de llegar a su posición dentro del grupo. Finalmente se realizan simulaciones con el software MATLAB variando en formaciones y trayectorias, para analizar la estabilidad y validar el comportamiento de los sistemas diseñados, encontrando a grandes rasgos que ambos controladores son efectivos en realizar la formación deseada desde sus posiciones iniciales, evitando colisiones. Adicionalmente, el grupo de robots es guiada por el robot líder sin inconvenientes, manteniendo estable la estructura de la formación.
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    Diseño e implementación de un sistema de diagnóstico de fallas para la inspección y detección de fallas en componentes de procesos industriales utilizando un robot móvil y algoritmos de inteligencia artificial
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-01-12) Inafuku Yoshida, Alberto Hiroshi; Pérez Zúñiga, Carlos Gustavo
    El presente trabajo de tesis tiene como principal objetivo desarrollar el algoritmo de control de un robot móvil, el cual se desplazará por una planta industrial en busca de fallas en equipos críticos como son los motores y las bombas. Los motores y las bombas son componentes básicos y fundamentales para los procesos industriales, por lo tanto, es importante mantenerlos en óptimas condiciones con el fin de evitar paradas imprevistas, sobrecostos, y pérdidas de calidad y eficiencia del proceso. En muchos casos, los trabajos de mantenimiento implican medir la vibración de los equipos en lugares confinados o de difícil acceso y debido a que, en la actualidad, se debe velar por la seguridad y bienestar del personal, se propone utilizar un robot móvil para esta tarea. Por lo tanto, se propone diseñar e implementar un sistema de diagnóstico de fallas utilizando mediciones de vibración en conjunto con técnicas de Inteligencia Artificial para un robot móvil. Para lograr el objetivo propuesto, primero se estudian los componentes industriales de interés, resaltando las fallas más comunes y la normativa correspondiente para la clasificación de su condición. Seguidamente, se presentan las estrategias de mantenimiento existentes para su evaluación, resaltando las ventajas y desventajas de cada una, y se introducen los robots móviles como alternativa, teniendo como ejemplos casos reales en donde estos son importantes para realizar trabajos de búsqueda y rescate, en condiciones inaccesibles y peligrosas para las personas. Luego se presentan los algoritmos utilizados en el análisis vibracional, resaltando la Transformada de Hilbert Huang, la cual descompone las señales en Funciones de Modo Intrínseco, señales ortogonales entre sí, que describirán la vibración en función del tiempo y la frecuencia. Las Funciones de Modo Intrínseco serán las entradas a nuestra Red Neuronal Convolucional, una metodología de Aprendizaje Profundo e Inteligencia Artificial para entrenar un modelo que nos ayudará a diagnosticar el tipo de falla. Posteriormente, se proponen los algoritmos a implementar con Python, Keras y TensorFlow y se ponen a prueba con la base de datos de mediciones de vibración MAFAULDA. Finalmente se presentan los parámetros del diseño del robot móvil mencionando el hardware a utilizar y la metodología de medición, y se realiza una comparación de tiempos de procesamiento con una PC para pruebas y la NVIDIA Jetson Nano.
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    Autonomous obstacle avoidance and positioning control of mobile robots using fuzzy neural networks
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-10-17) Grebner, Anna-Maria Stephanie; Reger, Johann
    Navigation and obstacle avoidance are important tasks in the research field of au- tonomous mobile robots. The challenge tackled in this work is the navigation of a 4- wheeled car-type robot to a desired parking position while avoiding obstacles on the way. The taken approach to solve this problem is based on neural fuzzy techniques. Earlier works resulted in a controller to navigate the robot in a clear environment. It is extended by considering additional parameters in the training process. The learning method used in this training is dynamic backpropagation. For the obstacle avoidance problem an additional neuro-fuzzy controller is set up and trained. It influences the results from the navigation controller to avoid collisions with objects blocking the path. The controller is trained with dynamic backpropagation and a reinforcement learning algorithm called deep deterministic policy gradient.
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    Design of a mobile robot’s control system for obstacle identification and avoidance using sensor fusion and model predictive control
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-10-14) Barreto Guerra, Jean Paul; Morán Cárdenas, Antonio Manuel; Hopfgarten, Siegbert
    The aim of this master thesis is to design a control system based on model predictive control (MPC) with sensor data fusion for obstacle avoidance. Since the amount of obtained data is larger due to multiple sensors, the required sampling time has to be larger enough in comparison with the calculation time of the optimal problem. Then it is proposed a simplification of the mobile robot model in order to reduce this optimization time. The sensor data fusion technique uses the range information of a laser scanner and the data of a mono-camera acquired from image processing techniques. In image processing different detection algorithms are proposed such as shape and color detection. Therefore an estimation of the obstacles dimension and distance is explained obtaining accurate results. Finally a data fusion for obstacle determination is developed in order to use this information in the optimization control problem as a path constraint. The obtained results show the mobile robot behavior in trajectories tracking and obstacle avoidance problems by comparing two different sampling times. It is concluded that the mobile robot reaches the final desired position while avoiding the detected obstacles along the trajectory.
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    Design and implementation of a bristle bot swarm system
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-02-06) Pozo Fortunić, Juan Edmundo; Becker, Felix
    Swarm robotics focuses on the study and development of robot systems containing a large number of agents that interact with each other in a collective behaviour in order to achieve tasks or overcome obstacles. Bristlebots are vibration-driven mobile robots. They are characterized by small size, high speed, simple design and low costs for production and application – qualities which are advantageous for agents of swarm robotic systems. However, most studies have been developed over systems with no control or systems with two or more actuators. The aim of this master thesis is the development of a bristle based robot agent for a swarm robotics microsystem with units for locomotion, sensing, data processing, control, communication and energy storage. New approaches in modelling and development of swarm agents are given, and a robot prototype is presented. The robot is driven by a single DC motor and uses a bristle system to create locomotion. It should be noted, that within the system design, considerations for the size, weight and minimalist architecture are taken. Experiments are presented and the system’s capabilities for displacement, velocity and trajectory generation are analysed. While the parallel velocity maintains a positive magnitude in both motor rotation directions, the rotation speed and transversal velocity of the robot have opposite directions, creating curved trajectories with opposite orientations. In Frequencies up to 210 Hz, the rotation direction of the robot is maintained while the magnitude slightly varies. However, for higher frequencies, the rotation direction of the robot is reversed, maintaining a similar magnitude. The transversal speeds at this frequency range, maintain their direction but are clearly reduced compared to lower frequencies.
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    Diseño y construcción del subsitema electrónico para el control de un brazo robot de 5 GDL
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-11-25) Carrera Soria, Willy Eduardo; Tafur Sotelo, Julio César
    El programa de Maestría de Ingeniería Mecatrónica de la PUCP desea contar con un brazo robot de 5GDL, teniendo a la fecha la estructura mecánica; ahora desea agregarle la parte electrónica para la enseñanza de robótica avanzada. El desarrollo del sistema experimental ha sido dividido en 3 partes en el curso Proyecto Electrónico 1 de la especialidad de Ingeniería Electrónica y está generando 3 tesis de pregrado, una ya sustentada; acá se abordan las partes más relevantes de esos trabajos: el hardware electrónico, la interface de usuario, y el control electrónico que permite la cinemática directa e inversa, así como el seguimiento de una trayectoria. Lo que se ha desarrollado en esta tesis en la parte de hardware es la selección de los motores, excitadores y sensores de posición, se ha diseñado e implementado un controlador Maestro y 5 controladores Esclavos. En la parte de software se ha desarrollado una interfaz desde una PC en Visual Basic para que se ingresen los movimientos que debe realizar cada una de sus 5 articulaciones del brazo robot, ya sea de un punto inicial a otro final, o para que describa una trayectoria. También se ha realizado la comunicación en lenguaje C entre la mencionada interfaz y el controlador maestro, y la comunicación de este último con los 5 controladores esclavos; finalmente se ha realizado un control PD en cada articulación. El brazo robot cuenta con sensores de fines de carrera y detectores de sobre corriente que cuando se activen harán que el robot detenga su movimiento para evitar cualquier accidente.
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    Software for calibrating a digital image processing
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-05-30) Lang, Kathrin; Madrid Ruiz, Ericka Patricia; Schale, Florian
    This work is about learning tool wich provides the necessary parameters for a program controlling robots of type LUKAS at the Faculty of Mechanical Engineering. The robot controlling program needs various parameters depending on its environment, like the light intensity distribution, and camera settings as exposure time and gain raw. These values have to be transmitted from the learning tool to the robot controlling software. Chapter one introduces the robots of type LUKAS which are created for the RoboCup Small Size League. Furthermore, it introduces the camera used for image processing. The second chapter explains the learning process according to Christoph UBfeller and deduces the requirements for this work. In the third chapter theoretical basics concerning image processing, wich are fundamental for this work, are explained. Chapter 4 describes the developed learning tool which is used for the learning process and generates the required parameters for the robot controlling software. In chapter five practical test with two persons are represented. The sixth and last chapter summarizes the results.