Desarrollo de un algoritmo de aprendizaje computacional para el control de movimiento del robot Emerge

Esta tesis presenta un algoritmo de control de movimiento del robot Emerge basado en aprendizaje computacional, para ello se desarrolló un algoritmo de control de movimiento implementando aprendizaje profundo usando la librería Tensor Flow – Keras en el entrenamiento de las redes neuronales para las...

Full description

Autores:
Rodríguez González, Natalia
Montes Fonseca, Yeyffer Arbey
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/39128
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/39128
Palabra clave:
Control de movimiento
Emerge
Redes neuronales
Tablas de movimiento
Ingeniería en Control -- Tesis y disertaciones académicas
Aprendizaje computacional
Robótica
Inteligencia artificial
Algoritmos
Motion control
Emerge
Neural networks
Motion tables
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description Esta tesis presenta un algoritmo de control de movimiento del robot Emerge basado en aprendizaje computacional, para ello se desarrolló un algoritmo de control de movimiento implementando aprendizaje profundo usando la librería Tensor Flow – Keras en el entrenamiento de las redes neuronales para las morfologías de cadena, tipo ELE y bloque o cuadropodo; el segundo control de movimiento aplicado para la comparación de la técnica desarrollada fueron las tablas de movimiento siguiendo la técnica de (Morantes et al., 2020) aplicándola para las tres morfologías anteriormente mencionadas. Para elaborar el controlador local del robot, se implementó una Raspberry PI 3 junto con un Arduino Uno, dos sensores ultrasónicos y dos reguladores de voltaje, uno para la alimentación de la Raspberry y el otro para la alimentación de los sensores y el Arduino. Con este trabajo, se incorpora una nueva técnica de control de movimiento en robots modulares aplicando la inteligencia artificial y abriendo el campo de estudio en esta técnica de control para estos robots en las morfologías cadena, tipo ELE y bloque, así como mejorar los tiempos de desplazamiento y el ángulo de desfase con respecto al origen en el eje Y en las tres morfologías con respecto a la técnica de comparación; también se valida la aplicación de redes neuronales de tipo multicapa en el control de movimiento de robots modulares ápodos.
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Para elaborar el controlador local del robot, se implementó una Raspberry PI 3 junto con un Arduino Uno, dos sensores ultrasónicos y dos reguladores de voltaje, uno para la alimentación de la Raspberry y el otro para la alimentación de los sensores y el Arduino. Con este trabajo, se incorpora una nueva técnica de control de movimiento en robots modulares aplicando la inteligencia artificial y abriendo el campo de estudio en esta técnica de control para estos robots en las morfologías cadena, tipo ELE y bloque, así como mejorar los tiempos de desplazamiento y el ángulo de desfase con respecto al origen en el eje Y en las tres morfologías con respecto a la técnica de comparación; también se valida la aplicación de redes neuronales de tipo multicapa en el control de movimiento de robots modulares ápodos.This thesis presents a motion control algorithm for the Emerge robot based on computational learning, for this purpose a motion control algorithm was developed implementing deep learning using the TensorFlow - Keras library in the training of neural networks for chain, L-type and block or quadpod morphologies; the second motion control applied for the comparison of the developed technique were the motion tables following the technique of (Morantes et al., 2020) applying it for the three morphologies previously mentioned. To elaborate the local controller of the robot, a Raspberry PI 3 was implemented together with an Arduino Uno, two ultrasonic sensors and two voltage regulators, one for the power supply of the Raspberry and the other for the power supply of the sensors and the Arduino. With this work, a new technique for motion control in modular robots is incorporated by applying artificial intelligence and opening the field of study in this control technique for these robots in the morphologies chain, ELE and block type, as well as improving the displacement times and the offset angle with respect to the origin in the Y axis in the three morphologies with respect to the comparison technique; the application of multilayer neural networks in the motion control of modular robots is also validated.pdfspaAttribution-NoDerivatives 4.0 InternacionalAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Restringido (Solo Referencia)http://purl.org/coar/access_right/c_16ecControl de movimientoEmergeRedes neuronalesTablas de movimientoIngeniería en Control -- Tesis y disertaciones académicasAprendizaje computacionalRobóticaInteligencia artificialAlgoritmosMotion 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