1. Ó
Raúl Soto
rasove_21@yahoo.com
1

2. 1. Introducción
2. Tareas - ¿Para qué sirven los robots?
3. Componentes – ¿De qué están hechos?
4. Inteligencia Artificial en Robots
5. Espacios de Configuración
6. Navegación y Planificación de
Movimiento
7. Lenguajes de Programación
8. Algunas Aplicaciones
2

3. ó
 Definiciones – ¿Qué es un robot?
• Un dispositivo mecánico que puede realizar tareas físicas.
• Un robot puede actuar bajo el control directo de un ser
humano (como el brazo robótico del Transbordador), de
manera autónoma bajo el control de una computadora pre-
programada, ó de acuerdo a su propia habilidad de toma de
decisiones provista por Inteligencia Artificial.
• Pueden tomar formas variadas, desde humanoides, que imitan
la forma y movimientos humanos, hasta robots
industriales, cuya apariencia es dictada por la función que
realizan.
• La meta final de la robótica es la construcción
de robots autónomos, a los que se les pueda
ordenar qué hacer, sin que sea necesario
decirles exactamente cómo hacerlo.
3

4. “ ”
• El término “robot” fue
popularizado por el
dramaturgo Checo Karel
Capek en su obra RUR
(Rossum‟s Universal
Robots) de 1921.
• El tema de la obra era la
deshumanización de la
humanidad en una sociedad
tecnológica.
4

5.  Los incentivos
principales para el
desarrollo de robots
son:
• Social : reemplazar
a los seres
humanos en la
realización de
tareas peligrosas
y/o indeseables
• Económico :
Reducción del costo
de la
manufactura, a la
vez que se mejora 5
la calidad

6. ñ
 El diseño de un robot tiene que tomar en cuenta las siguientes
cualidades del mundo real :
• Inaccessible: los sensores son imperfectos, sólo pueden
percibir estímulos locales
• No determinístico: el robot nunca podrá estar totalmente
seguro de que una acción funcionará exactamente como se
espera: las ruedas resbalan, las baterías se agotan, etc.
• No Episódico: los efectos de una acción cambian según
pasa el tiempo, por lo tanto el robot debe ser capaz de
manejar decisiones secuenciales y aprender
• Dinámico: un robot debe saber cuándo pensar y cuándo
actuar
• Continuo: los estados y acciones del robot provienen de un
rango variado de configuraciones y movimientos
6

7. ¿ é
7

8. á
 Manufactura
 Manejo de Materiales
 Robots Móviles (Gofers / Mobots)
 Ambientes Peligrosos
 Telepresencia y Realidad Virtual
 Aumentar Habilidades Humanas
8

9.  Las tareas repetitivas de una línea de producción son aplicaciones
naturales para la robótica
 Objetivo fundamental: capacidad de colocar una herramienta en
una determinada posición y orientación en el espacio
 Los usuarios principales son la industria automotriz y la electrónica.
La industrial farmacéutica tiende a usarlos en las áreas de Empaque
y en Laboratorios.
 La mayoría de las aplicaciones en manufactura requieren robots con
habilidades limitadas para detectar y adaptarse. La simplificación es
importante.
 La programación usualmente es específica
a la tarea del robot. No hay mucho espacio
para la toma de decisiones autónoma.
9

10.  Almacenamiento, transporte, entrega
de materiales, desde chips de silicio
hasta camiones.
 Tamaño: desde pequeños robots que
caben un una mesa hasta enormes
grúas robóticas
 Vehículos Guiados Autónomamente
(AGVs) : se usan para transportar
recipientes en almacenes
 DARPA, la rama de investigaciones
del Pentágono, tiene un programa Competencia TETSUJIN (Hombre de Acero)
$50 millones para desarrollar un JASCHA LITTLE
Team: Mechanicus
exoesqueleto para aumentar la The muscle: digitally controlled hydraulics
Best lift:
capacidad de carga de un ser weight: 1,050 lbs
height: 8.5 in
humano. time: 1.45 sec 10

11. –
ó
 Pueden viajar por pasillos, elevadores, evitar
colisiones con obstáculos tales como muebles … y
personas
 Se usan como mensajeros entre edificios, para
acarrear documentos y paquetes
 Otros tipos:
• Guardias de Seguridad
• Submarinos exploratorios
• Vehículos Aéreos No-Tripulados (UAVs)
NASA Scorpion
11

12.  Aunque un operador humano guíe el robot a control
remoto, el robot necesita cierto grado de autonomía
para poder reconocer y responder a situaciones que
puedan representar peligros para sí mismo y para los
seres humanos en el área
 Ambientes Radioactivos (mantenimiento de plantas
nucleares)
 Manejo de Explosivos (policía, fuerzas militares)
 Manejo de sustancias tóxicas y materiales
biológicos peligrosos
 Exploración espacial
• La autonomía es esencial, los lapsos de
comunicación causados por la distancia
imposibilitan el control humano directo
12

13.  Robots controlados a distancia permiten que personas ejecuten
tareas remotamente
• El operador humano puede usar guantes
u otros dispositivos que le provean
control y un sentido del tacto;
usualmente también se provee
retroalimentación visual y de audio.
• La simulación apropiada requiere
algoritmos que puedan tomar en cuenta
factores como
inercia, fricción, elasticidad, plasticidad, c
olor, textura y sonido, entre otros
• Existen sistemas (DaVinci) que permiten
que los médicos usen robots para realizar
operaciones desde la distancia.
13

14.  Robots que un humano puede “ponerse” ó “montar”
• Máquina Caminante Cuadrúpeda (Quadrupetal Walking
Machine):un operador humano lo controla usando
movimientos corporales normales
• Miembros prostéticos
 Cuando un miembro humano es amputado, a
menudo el músculo en el área circundante
responde a las señales del cerebro generando
corrientes myoeléctricas.
 Una prótesis robótica puede detectar éstas
corrientes y amplificarlas para mover coyunturas y
dedos artificiales
 Algunas prótesis proveed retroalimentación
subcutánea que simula el sentido del tacto
 Al presente se investigan y desarrollan
manos, brazos, retinas y cócleas artificiales 14

15. ¿ é á
15

16.  LINKS : conectores
 JOINTS : articulaciones
 EFFECTORS : efectores
 SENSORS : sensores
 Grados de Libertad (Degrees of
Freedom, dof): cada movimiento posible
a lo largo de un eje, o alrededor de un
punto
• Muñeca: 3 dof –
arriba/abajo, izquierda/derecha, rotación
• Codo: 1 dof – arriba/abajo
• Cuello : 3 dof – 16
arriba/abajo, izquierda/derecha, rotación

17.  Un robot comúnmente tiene un cuerpo rígido, con
conectores rígidos (links) que se mueven (ej.
antebrazo, brazo, muslo)
 Los conectores están unidos entre sí por
articulaciones (joints), que permiten su
movimiento (ej.
hombro, codo, muñeca, rodilla, tobillo)
 Los conectores finales están unidos a efectores
(effectors), usados por el robot para interactuar
con el mundo (ej. pies, manos)
• Los efectores pueden ser fijos ó
intercambiables
 Sensores : permiten al robot recoger información
sobre sus alrededores
17

18. ó
 Efectores se usan para:
 Locomoción : cambiar la posición del robot
relativo a su ambiente
 Manipulación : mover ó alterar objetos en el
ambiente
 Actuadores
• Para interactuar con el mundo, cada efector debe
tener un actuador (actuator), que convierte
comandos de software en movimientos físicos
• Los actuadores son típicamente motores (eléctricos ó
de combustión), ó cilindros (hidráulicos ó
neumáticos).
18

19. ó
 Los distintos tipos de efectores aceptan
distintos tipos de señales:
• Binarias: encendido / apagado (ej.
Efectores neumáticos)
• Valores Discretos: X cantidad de „pasos‟
hacia arriba/abajo (stepper motors)
• Valores Continuos: cualquier valor dentro
de un rango válido, “muevete a la
posición (x=0.15,y= 4.55,z= - 2.11)
(servos)
• Valores Escalares: rota X grados en
dirección contra el reloj (servos) 19

20. ó
 Ejemplos de efectores de
locomoción
• Ruedas
• Patas
• Orugas
• Hélices
• Motores a propulsión (jet)
 Ruedas y Orugas son los tipos
más prácticos para la mayoría
de los ambientes y superficies
• Simples de construir
• Proveen apoyo estático
• Más fáciles para controlar
que las patas
20

21.  Manipuladores : Efectores que permiten al robot manipular
objetos en su ambiente
 Movimiento Rotacional: rotación alrededor de un eje
fijo
 Movimiento Prismático: movimiento en línea recta a lo
largo de un eje
 Grados de Libertad: Un cuerpo libre en el espacio
tiene 6 grados de libertad (3 para posición en x-y-z, 3
para orientación)
 Por lo tanto, un robot necesita un mínimo de 6
grados de libertad para que su último conector pueda
alcanzar cualquier posición y orientación arbitraria en el
espacio 21

22. 5 Rotary joints
6 Rotary joints [6R]
1 Prismatic joint
arranged sequentially
[5R1P]
6 DOF
Total = 6 degrees of freedom
22

23. 23

24. 24

25. 25

26. Robot COG de MIT
• 24 grados de libertad
• 3 en el torso
• 6 en cada brazo
• 2 en la mano
• 7 en la cabeza
26

27.  Efector Final (End Effector): Efector que interactúa
directamente con objetos en el mundo
• Dedos, pinzas (grippers)
• Copas de succión
• Destornilladores
• Instrumentos de corte
• Equipo de Soldadura (laser, ultrasónica, gas)
• Pistolas de pintura
 Grippers pueden variar enormemente en su
complejidad
• La mayoría de las tareas de manufactura
pueden ejecutarse con grippers de dos ó tres
dedos
• Su simplicidad mecánica los hace más
confiables y fáciles de controlar, lo cual es
importante en manufactura 27

28.  Manos Antropomórficas
• En EEUU y Japón se realizan investigaciones avanzadas para
desarrollar grippers que simulan la mano humana
28

29. ó
• Tipos de Sensores
 Visión computarizada
 Priorecepción - Encoders
 Odometría
 Sensores de Fuerza
 Sensores Táctiles
 SONAR
 Sensores de Proximidad
 Sensores Fotoeléctricos
 Sensores LASER
 Sensores de Ultrasonido
29

30. ó
 La meta es extraer información
necesaria para tareas tales como
manipulación, navegación y
reconocimiento de objetos
 Para extraer la información
visual necesaria para éstas
tareas, hay que construir
representaciones intermedias
 Los algoritmos de procesamiento
de imágenes extraen elementos
primitivos de las imágenes, tales
como filos, fiduciales y regiones
30

31. ó
• Priopercepción
 Significa “percepción de estímulos internos”
 Sensores prioreceptivos le dicen al robot dónde
están sus miembros
• Encoders : se usan para proveer
información exacta sobre la
extensión, posición ó ángulo de
un conector ó articulación
• Encoders Lineares vs rotationales
31

32. • Cuando la salida (output) de un encoders se retroalimenta al
mecanismo de control de movimiento, el robot tiene mucha
más exactitud que un ser humano
• Exactitud:
 Robot : unas pocas milésimas (1/1000) de pulgada
 Human : 0.5 – 1.0 pulgada
• Aún usando encoders, a menudo los robots se programan
para que regresen a una posición cero cada cierto tiempo
para recalibrarse.
32

33. í
 Cuando un robot mide cambios en su posición, ó en la posición
de un efector, basado en sensores que miden la posición de
una rueda, el número de pasos, etc.
 Cuando un efector no tiene retroalimentación de un
encoder, se usa la odometría para estimar la posición del robot
ó el efector
 Slippage (resbalo) : debido a ésto el error posicional de una
rueda aumenta según el robot se mueve
 Orientación : puede medirse más exactamente que
posición, usando un compás magnético ó un giroscopio
 Acelerómetros : miden cambios en velocidad
33

34.  Hay tareas que requieren el control preciso de
fuerzas, en adición del control de posición
 Las fuerzas pueden regularse controlando la
corriente en un motor eléctrico
 El control preciso de la fuerza requiere un sensor
de fuerza
• Comúnmente se pone entre el manipulador y
el efector final
• Puede sentir fuerzas y torques en seis
direcciones
 Usando el control de fuerza, un robot puede
moverse a través de una superficie mientras
mantiene contacto con una presión constante
(compliant motion)
34

35. á
 Versión robótica del sentido humano del tacto
 Usan material elástico y un esquema sénsil para
medir la distorsión en el material mientras hace
contacto
 El sensor produce una matriz de puntos en la
superficie elástica, análogo a una imagen de
camara pero con deformación en lugar de
intensidad de luz
 Usa algoritmos análogos a los de visión para
computar información de posición para los
objetos que el sensor toca
 Ésto es análogo a la forma en que los humanos
humanos aplican con los dedos la presión
mínima necesaria para sostener un objeto, sin
apretar demasiado ni demasiado poco (control
motor fino)
 También pueden detectar vibraciones 35

36. 36

37.  SOund Navigation And Ranging
 Provee información de distancia y dirección sobre objetos cercanos al
robot
 A menudo se usa en sistemas de emergencia para evitar colisiones de alta
velocidad
 Se usa para crear un mapa del ambiente del robot en un área extensa
• Se usa un arreglo de sensores a lo largo del perímetro del robot, cada
uno apuntando en una dirección distinta
 SONAR funciona midiendo el tiempo que se toma un pulso de sonido en
alcanzar un objeto, reflejarse y ser detectado
• Se acostumbra usar un pulso de 50 kHz, que es más del doble del
límite máximo del oído humano (20kHz)
37

38.  Sensores de proximidad:
• Sensor Inductivo
 Funciona según el principio electromagnético
 Sólo detecta objetos metálicos
 Distancia: 0.5 – 10 mm
• Sensor Capacitivo:
 Funciona según el principio de capacitancia eléctrica
 Puede detectar objetos de cualquier material, requiere calibración
 Distancia: 10 mm
• Sensor Hall Effect:
 Funciona según el principio de diferencial de potencial eléctrico
 Detecta campos magnéticos sin usar corriente eléctrica
38

39. é
 Sensores Fotoeléctricos (Luz visible, infrarojos, LASER)
 Amplia variedad
 Funcionan a distancias grandes
 Tienen dificultades para “ver” materiales que no reflejen bien la luz
(por ejemplo, foam negro), ó que la reflejan a un ángulo
(superficie de espejo)
• Through – beam = requiere un emisor y un receptor. El emisor
dispara un rayo de luz hacia el receptor, y detecta cuando el
rayo se interrumpe [Ejemplo: puertas de marquesina]
• Retroreflective / diffusse = emisor y receptor en una misma
unidad, el emisor dispara un rayo de luz hacia un punto focal.
El receptor sólo recibe señal cuando hay presencia de un
objeto en el punto focal
• Sensores Mark = detectan cambios en color
• Sensores de Fibra Óptica = se usan para detectar piezas muy
pequeñas ó en lugares difíciles de alcanzar 39

40.  Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation
 Múltiples usos:
• Medir rango (distancias), espesor, profundidad con gran exactitud
• Detección de presencia / ausencia de objetos pequeños
• Lectura de códigos de barra
• Mapas de perfil y superficie de un objeto ó un área
 Permiten al robot actualizar la información del sensor
rápidamente (muchas veces por segundo)
 Pueden detectar cualquier objeto ó superficie que
refleje el sonido
 Son inmunes a efectos de la luz ambiental y al color
del objeto
 Pueden detectar a grandes distancias
 No tienen problemas detectando foam negro
40

41. 41

42.  Marvin Minsky – pionero de IA, MIT
 Inteligencia: medida de la habilidad de un sistema de aprender de sus
experiencias y modificar su propio comportamiento de acuerdo a lo aprendido
 Emoción : patrones de comportamiento estereotipados, reforzados mediante
la selección natural porque tienen un valor demostrado para la supervivencia.
• Es una tendencia del comportamiento que evoluciona en sistemas auto-
modificables porque ayuda al sistema a obtener imperativo principal
• En términos orgánicos, éste imperativo principal es la supervivencia
• Una IA podría evolucionar sus propios rasgos de comportamiento – sus
propias emociones - no necesariamente iguales a los humanos
• Podría ser compulsivamente racional, insaciablemente curiosa, super
eficiente, etc.
42

43.  Consciencia : si alguna vez una máquina desarrolla consciencia, será
radicalmente distinta al entendimiento humano del concepto.
 El ser humano está consciente de sí mismo existiendo en una región
localizada del espacio tridimensional definida por el foco de nuestros
sentidos. Hemos evolucionado con la habilidad de construir modelos
mentales de extensiones de ese espacio, donde éste y otros objetos
se mueven e interactúan.
 Una IA podría percibir el mundo mediante una gran variedad de
canales sensoriales, distintos a los humanos
43

44.  El ideal es que una Inteligencia Artificial pueda, como lo hace el ser
humano, generar su propio marco general de conceptos y
conocimientos, en base a sus experiencias
 Sentido común: que la IA del robot pueda reconocer limitaciones
razonables cuando desarrolla una estrategia para resolver
problemas y ajustar la estrategia de acuerdo con tales limitaciones
 El ser humano aprende el „sentido común‟
mediante la experiencia, aculturación,
aprendizaje formal
 A la IA de un robot hay que enseñarle hasta
lo más básico y fundamental, cosas que
para nosotros son tan obvias que ni
pensamos que tuvimos que aprenderlas
44

45.  Un bebé humano nace sin conocimientos del Universo
ni de otros objetos, PERO con capacidad de deducir
conceptos generales de experiencias específicas
 Un niño de 2 años ya tiene un modelo mental de
objetos en un espacio 3D, y de sí mismo en ese
espacio.
 Puede interpretar patrones visuales en su retina en
términos de ese modelo mental del espacio 3D a su
alrededor.
 Sabe que dos objetos no pueden ocupar el mismo
punto en el espacio a la misma vez, que las cosas se
caen si no las sostienes, que un objeto sigue
existiendo aunque por el momento no lo veas, que
hay cosas duras que se parten y cosas blandas que se
doblan, etc.
45

46.  El marco general de conceptos y conocimientos del niño se forma con
experiencias y aprendizajes.
 Cuando tiene que resolver un problema ó realizar una tarea, el niño
automáticamente aplica las limitaciones razonables que haya aprendido, y
así sabe cuáles estrategias son posibles y cuáles
no, cuáles hacen sentido y cuáles no.
 Ejemplo: Tomar un objeto de una gaveta cerrada
en el piso de abajo y llevarlo al piso de arriba.
Sentido común:
• Hay que abrir la gaveta para tener acceso al objeto
• No puedes atravesar paredes ni techos
• Tienes que usar la escalera
 Si no hay limitaciones („constraints‟), la cantidad de
soluciones a un problema son prácticamente infinitas.
En cuanto aplicamos las limitaciones del sentido
común, la cantidad de soluciones aceptables se
reduce, pero en general la calidad de las
soluciones que quedan es mayor
46

47.  Para que una IA desarrolle „sentido común‟ , habría que:
• Incluir restricciones en su base de conocimiento
• Exponerla a un ambiente donde desarrolle experiencia mediante
un proceso de interacción y feedback
 IA funciona mejor para interacciones
con el ambiente que están definidas
por leyes físicas. Es más fácil
determinar cuáles cosas PUEDEN
hacer y cuáles no, en base a tales
leyes
 Donde IA tiene aún problemas es
entendiendo cuáles cosas no DEBE
hacer, porque eso depende del sentido
común
47

48.  Evolución de IA va en dirección contraria a la de los organismos
biológicos
 Organismos:
• Instintos primero
• Luego emociones y sentido común
• Finalmente capacidad intelectual
 Selección natural – organismos biológicos
tuvieron que desarrollar consciencia de su
ambiente (awareness) y aprender cómo
funcionan las cosas en ese ambiente para
sobrevivir
 IA no surge de un proceso de selección
natural y supervivencia, sino de diseño
 Computadoras se diseñaron para ejecutar
tareas especializadas, complejas, de forma
rápida y eficiente.
 Pero NO tienen consciencia de sus acciones ni
de su ambiente 48

49. ó
49

50. ó
 El elemento principal para un robot analizar un
problema es el “estado del espacio” (state
space), definido como todas las posibles
configuraciones del ambiente
 En robótica, el “state space” incluye el cuerpo del
robot
 En robótica el “state space” es continuo, en el
que tanto la configuración del cuerpo del
robot, como la localización de los objetos en el
espacio físico, están definidas por coordenadas
con valores reales.
 Dado a que el número de estados es infinito, no
pueden usarse algoritmos de búsqueda estandard
en éstos casos.
 Robot Shakey (1969)
50

51. ó
 El Espacio de Configuración (EC) es el
espacio de todas las posiciones posibles
 El EC se usa para determinar si existe un
camino por el que el robot puede llegar de un
punto a otro
 Obstáculos en el mundo real son incorporados
en el modelo del robot (mapped) como
obstáculos de EC, mientras que el resto del
EC no ocupado por obstáculos es incorporado
como espacio libre.
 Tipos de movimiento:
• Senda de tránsito (Transit path) : el robot
se mueve libremente
• Senda de transferencia (Transfer path) :
el robot mueve un objeto
51

52. ó
ó
52

53. ó ó
 Problema fundamental de navegación robótica autónoma: decidir
cuáles movimientos el robot debe ejecutar para obtener el
posicionamiento deseado de objetos físicos (incluyéndolo). Es un
problema extremadamente difícil de resolver
 Existen cinco (5) tipos principales de algoritmos para ésto:
• Cell decomposition
• Skeletonization
• Fine motion / Bounded error planning
• Landmark-based navigation
• Online algorithms
53

54.  Rompe el espacio continuo en un número finito de
célular, convirtiendo el problema de encontrar una
senda en un problema de búsqueda discreta
54

55.  Computa un esqueleto unidimensional del
EC, convirtiendo el problema en uno de búsqueda gráfica
55

56.  Asume incertidumbre ó error en las lacturas de
sensores y actuadores / encoders
 FMP crea un plan basado en lecturas de sensores
que funcionará irrespectivamente de las
condiciones iniciales
 En algunos casos puede computar planes que
tendrán éxito aún cuando el error de los
actuadores, encoders y sensores es muy grande
 Ejemplo :
• Robot tiene que moverse de su punto inicial
hacia el orificio
• Condición de terminación es contacto con una
superficie
• Comandos de movimiento son a velocidad
constante
• Hay incertidumbre en la velocidad real vs
especificada
56

57.  El robot puede moverse
por cualquier punto en la
región en forma de cono
 Podría llegar al
orificio, pero lo más
probable es que llegue a
uno de los lados
 Una vez el robot toque una
superficie, como no sabrá
de cuál lado del orificio
está, no sabrá hacia cuál
lado moverse
57

58.  El robot se mueve
deliberadamente hacia un
lado del orificio, siguiendo el
vector de velocidad indicado
por Cv
 El movimiento termina
cuando el robot tiene contacto
con una superficie
 El robot se mueve a lo largo
de la superficie, siguiendo el
vector Cv hasta que alcanza
el orificio
 La planificación de
movimientos finos es
altamente compleja, su
dificultad aumenta
exponencialmente con la
extensión del EC y el número
de pasos en el plan
58

59.  Un robot usa puntos de referencia (landmarks)
en el ambiente para determinar dónde está
 Asume que existen regiones en las que el robot
puede conocer su posición con exactitud
mediante esos landmarks
 Landmarks se definen en el modelo como
puntos con un “campo de influencia” circular
alrededor
 El robot conoce su posición exacta dentro de
éstos campos de influencia
 Fuera de los campos de influencia, no tiene
información directa de su posición, sólo
información de su orientación
59

60.  G es la región meta
(Goal), con una proyección Gv
con respecto al vector v de
velocidad v del robot
 Si el robot alcanza cualquier
punto en éste cono de
proyección, definitivamente
alcanzará a G
 La proyección Gv intersecta el
campo de influencia del
landmark D1
 Como el robot tiene
información precisa dentro del
campo de influencia de D1, si
alcanza cualquier parte de
éste, puede moverse con
exactitud a la parte de D1 que
intersecta con la proyección
Gv y alcanzar G usando el
vector de velocidad v 60

61.  Inicialmente asume que el ambiente es completamente
desconocido, y el robot debe planificar su navegación sobre la
marcha
 Cuando el ambiente es poco conocido, el robot no puede planificar
una senda libre de colisiones y alcanzar la meta en todos los casos
 Los algoritmos en línea producen un plan condicional que toma
decisiones durante la ejecución
 Son simples porque tienen que tomar decisiones “en vivo”
 No pueden “recordar” mucho sobre su ambiente
 La mayoría de los algoritmos requieren un sensor de posición
bastante exacto
 Los algoritmos en línea son rápidos en términos de tiempo de
cómputo, pero casi nunca encuentran una solución óptima
61

62.  S es el punto de comienzo, G es la meta, l
es la línea recta entre la posición inicial y la
meta
 El robot comienza moviéndose hacia G
siguiendo l
 El robot encuentra un obstáculo, se detiene
y marca esa posición como Q
 El robot camina alrededor del obstáculo
en dirección de las manos del reloj, hasta
regresar a Q
 Durante el trayecto, el robot marca puntos
donde cruza a l y registra cuándo ha
caminado para alcanzarlos
 El robot determinará que Po es el punto
que cruza l que está más cerca de G
 Una vez regresa a Q, regresará a Po por la
ruta más corta, y de Po irá a G por l
62

63. Ó
63

64. ó
 Aprendizaje directo
 Mediante dispositivos de
 GESTUAL
enseñanza(teclado, jostick...
)
 Articulados
 Movimientos
elementales
 Explícita  Cartesianos
 PROGRAMACIÓN EN  (movimiento)
TEXTUAL  Estructurado
ROBÓTICA 
 Modelo Orientado a Objetos
 Especificativa
 (modelo)  Modelo Orientado a Objetivos
o Tareas
64

65. ó
 ANORAD
 EMILY
 VAL
 MAL
 RCL
 RPL
 SIGLA
 RAPT
Autopass
 LAMA
 Strips
 Hilaire
65

66. ó
66

67. ó
 Médicas
 Exploración Espacial
 Robótica Industrial
 Laboratorios
 Exoesqueletos
 Policía
 Militares
• Terrestres
• Aéreas
• Marítimas
 Inteligencia
 Sistemas de Información
 Androides Prototipos
67

68. é
Sistema Da Vinci de Cirugía Remota Robótica 68

69. 69

70. 70

71. 71

72.  Integrated Diagnostics, David Cumming,
Future Technologies in Medtronics,
Universität des Saarlandes / Korea Institute
of Science and Technology, Saarbrücken
Germany
www.kist-europe.de
72

73. 73

74. 74

75. ó
75

76. 76

77. ó
 Tipos de Robots
• Articulado
• SCARA
Gantry / XYZ / Cartesiano
• Pick and Place
 Controles
• PLCs
• Relay Ladder Logic
• Sistemas SCADA
 Impacto de robótica en el negocio
77

78. • Desde sistemas sencillos de dos
links y un joint, hasta sistemas
complejos con diez ó más joints
interactuando
• Pueden usarse para manipular
piezas muy pequeñas con
precisión microscópica
78

79.  Selective Compliant Articulated/Assembly Robot Arm
(SCARA)
 Robot industrial de 4-ejes
• Cinemática simula un brazo humano
primer joint = hombro
• Segundo joint = codo
• Éstos dos permiten movimiento
en ejes X y Y
• Tercer joint = joint de traslación
se mueve a lo largo de Z
• Último joint = Theta-Z, permite
rotación (muñeca)
• Aplicaciones: ensamblaje, empaque
 Usuario principal es la industria electrónica, en la fabricación de
boards de circuitos (printed circuit boards), montar
semiconductores y otros componentes
79

80. ó
 Un robot cartesiano es un robot
industrial cuyos tres ejes de
control principales son lineales
(se mueven en línea recta en vez
de rotar) y son perpendiculares
entre sí.
 Ventaja : simplifica las soluciones
de movimiento del brazo
 Robots Cartesianos con el
miembro horizontal apoyado en
ambos extremos se conocen
como robots Gantry
80

81. 81

82.  Programmable Logic
Controller
 Se usan en robótica
industrial en lugar de PCs
regulares
 Especializados en
manejar gran cantidad y
variedad de I/Os a alta
velocidad
 Diseñados para ambiente
de manufactura (uso
continuo, vibración, camp
os magnéticos, etc.)
82

83.  Representación gráfica de la
programación lógica de PLCs
83

84.  Supervisory Control and Data Acquisition
 Permite monitorear y controlar todas las máquinas y robots en
una línea de producción
Puede monitorear:
 Cantidad producida
por unidad de
tiempo
 % aceptable / %
defectuoso
 Defectos
específicos
 Estado de cada
máquina
 Fallas
 Downtime
 Ejecutoria de línea
84

85. 85

86. Tablet Processing Workstation
 Tablet Assay
 Capsule Assay
 Drug Assay
 Content Uniformity
 Blend Uniformity
 Other Impurities
 Stability analysis
 Quality Assurance 86

87. Multidose G3 Automated Dissolution
• USP type I and II Dissolution
Testing
• Quality Assurance testing
• Immediate release dosage
forms
• Extended release dosage forms
• Dynamic media preparation
• Method development
• Dosage form development
87

88. ó
 Robots reemplazan operadores de manufactura
• Aumentan producción total y calidad
• Más rápidos y exactos
• No se cansan, ni toman recesos, vacaciones, licencias, etc
• Repetibilidad y reproducibilidad mejor que humanos
 Robots son menos tolerantes de variabilidad en materia
prima y condiciones ambientales que humanos
 Pueden reducir cantidad de operadores PERO requieren
aumentos en mecánicos, técnicos, programadores. El gasto de
nómina podría aumentar aunque haya menos empleados
 Aumento en costo de repuestos, updates, upgrades
 PR está retrasado en uso de robótica y otras tecnologías
modernos por la Sección 936
88

89. Univ of Washington Arm Exoskeleton
UC Berkeley Lower Extremity Exoskeleton 89

90. í
 Manejo de explosivos
 Monitoreo / recopilación de información
90

91. ó
US Army Explosives
Ordnance Disposal robot
German Army MP Robot
USAF Perimeter Guard
US Navy Explosives 91
Ordnance Disposal robot

92. ó
USAF Sentry robots
Hexapod Wallcrawler
92

93. ó é
Boeing X45 US Navy Pegasus
93
USAF / CIA Predator
USAF Global Hawk

94. ó é
TOMAHAWK CRUISE MISSILE
94

95. ó í
Robots para investigación,
exploración, buscaminas
95

96. ó í
Deep Flight, minisubmarino robot
96

97.  MAVs : Micro Air Vehicles
 Universidad de Florida está desarrollando
(financiado por NASA y USAF) UAVs del tamaño
de pájaros, con la capacidad de alterar su
geometría (como por ejemplo, mover sus alas
al volar)
 Volarían en zonas urbanas, entre edificios y por
callejones, usando sensores de
explosivos, químicos, radiación, antenas, micróf
onos, cámaras, etc.
 Cuentan con GPS y sistema de comunicación
 Piloto automático a bordo – casi 100%
autónomos
 Capaces de identificar obstáculos
inesperados, re-planificar su ruta de vuelo y
completar su misión, todo por cuenta propia
 Podrían ser operacionales para 2009.
97

98. ó
 Unidades de Tape Backups
98

99. HONDA
P2 P1
ASIMO
99

100. SONY
100

101. TOYOTA
101

102. Universidad Técnica de Munich - JOHNNIE
102

103. í
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 Russell, Stuart J. and Norvig, Peter, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, Englewood
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 Scassellati, Brian M.; Foundations for a Theory of Mind for a Humanoid Robot, PhD Thesis, Massachusetts
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110

111. ¿ ó
111

112. ¡ Ó