Desde varios años, las investigaciones en el tema del uso de robots móviles han ido en aumento con el objetivo de poder utilizar los robots móviles para múltiples actividades que suelen ser difícil para una persona realizar; es por eso que, se ha ido desarrollando técnicas de control para distintos tipos de robots móviles, así como también en la mejora de su desempeño en trayectorias a recorrer frente a entornos al cual se aplique. El desarrollo se enfoca principalmente en el control del robot móvil, ya que existen varios métodos para controlarlos, ya sea de manera lineal o de manera no lineal, dependiendo sea el caso, llevándolos a llegar a su objetivo siguiendo ciertas trayectorias especificas o trayectorias más cortas a su objetivo. Para los casos de trayectorias específicas, suelen definirse formas geométricas conocidas y fáciles de realizar; sin embargo, para el caso de trayectorias con la distancia más corta, aún sigue habiendo más investigación a nivel aplicativo. Es por eso que se busca desarrollar un método para la generación de trayectoria mínima enfocado para un robot móvil tipo Ackerman, que permita llevarlo a su objetivo, considerando que el robot móvil funcionará con movimiento en avance y retroceso en cualquier momento. Esta investigación busca aplicar una técnica de control no lineal, para así trabajar en todo el espacio de funcionamiento del vehículo, que le permita al robot móvil describir trayectorias óptimas, la cual va a ser diseñada en base al análisis de movimiento que tiene un tipo Ackerman, considerando que se puede cambiar de velocidad en una misma trayectoria; para lo cual se ha realizado la obtención del modelo del tipo Ackerman y así definir correctamente el controlador a utilizar, mientras que a su vez se desarrolla el algoritmo de generación de trayectoria mínima y al final realizar la corroboración del funcionamiento en base a simulación y luego con un prototipo. El desarrollo de la investigación se ha realizado analizando diferentes técnicas de control, decidiendo al final utilizar un control basado en linealización por realimentación utilizando el método de flatness diferencial, el cual permite introducir de manera práctica una trayectoria deseada a seguir por el robot móvil en sus variables de posición. Dicha trayectoria deseada ha sido diseñada mediante un análisis geométrico compuesto por segmentos de rectas y curvas de circunferencia, basado en la teoría de Dubins y Reed & Shepp, permitiendo describir la ruta más corta posible desde el punto de origen a su punto de destino. Las pruebas realizadas de su funcionamiento han sido simuladas bajo un software que permitió validar el controlador y la correcta generación de una ruta mínima; y también se realizó pruebas en un prototipo para corroborar que puede ser aplicable en un sistema real Al final de la investigación se muestra como el controlador permite llevar al robot móvil a su objetivo describiendo trayectorias optimas, generando la velocidad y el ángulo de dirección adecuados que permitan guiarlo por dicha ruta; considerando también un sistema de navegación para la aplicación real del sistema. / Tesis

La minería constituye el 10% del PBI del Perú; sin embargo, producto de sus actividades, el aire y el suelo aledaños se ven afectados. Este impacto en el medio ambiente provoca perjuicios en las comunidades contiguas al sobrepasarse los límites permitidos para la salud. Actualmente, el Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental (OEFA) es el encargado de la supervisión y sanción de infracciones ambientales. No obstante, sus mecanismos no son suficientes, debido a que no permiten un monitoreo a tiempo completo del impacto que produce la actividad minera. Frente a ello, se realizó un estudio para el diseño de un robot móvil autónomo capaz de medir los contaminantes del aire y del suelo, de acuerdo a los estándares planteados por el Ministerio del Ambiente (MINAM), de modo que se pueda acceder a esta información desde una estación remota. La investigación muestra la viabilidad del diseño dado el alto poder fotovoltaico de la zona sur del Perú. La persistencia de datos es garantizada mediante el diseño de una arquitectura en la nube. Asimismo, como resultado del presente trabajo, se muestra el diseño preliminar óptimo (en base a la metodología VDI 2206) que cumple con todos los requerimientos planteados.

En el campo de la programación, la interacción hombre-máquina está dominada por interfaces visuales que generalmente usan un teclado, un ratón y una pantalla haciendo que, para poder programar, se deban tener conocimientos previos de informática. La necesidad de aprender a programar en un mundo profesional cada vez más dependiente de la tecnología se ha incrementado y, por ello, en diferentes países su enseñanza se da desde edades tempranas. En contraste, en el Perú, el primer contacto con el campo de la programación se inicia mayormente en la etapa universitaria con dificultades en su aprendizaje. Se han planteado diferentes iniciativas como “Programa Una Laptop por Niño” en el que se distribuyeron kits de robótica Wedo de la marca LEGO Education; sin embargo, estos no son fabricados en la región por lo que los costos de adquisición son altos y que, además, por la complejidad de su uso, está orientado a niños de secundaria. Todo ello se refleja en un bajo índice de introducción a la programación de niños menores en el Perú. En otros países existen diferentes investigaciones que proponen el uso de la programación tangible, esto es, que el código sea palpable en lugar de ser parte de un mundo virtual en una pantalla de computadora, pero en muchos casos omiten alguna de las etapas de la programación computacional: el análisis del problema, el diseño del algoritmo, la codificación, la prueba y la etapa de depuración. La presente tesis hace una revisión teórica de las investigaciones previas en el campo de programación tangible y presenta el desarrollo de una plataforma mecatrónica de bajo costo en comparación a las alternativas ya existentes. Esta plataforma está conformada por un tablero de programación (que se usa la electrónica más elemental posible), y un robot móvil (que utiliza algoritmos de control avanzado para garantizar la exactitud de sus movimientos). Finalmente se valida el funcionamiento del prototipo mecatrónico mediante la comparación de datos obtenidos en el modelo simulado y el real. / Tesis

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. / Tesis

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.

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. / Tesis

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. / Tesis

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. / Ziel dieser Masterarbeit ist, einen Steuerungsentwurf auf Basis der modellprädiktiven Regelung (MPC) mit Sensordatenfusion und zur Hindernisvermeidung. Da die Menge der erhaltenen Daten aufgrund mehrerer Sensoren größer ist, muss die erforderliche Abtastzeit im Vergleich zur Rechenzeit des optimalen Problems größer sein. In der Arbeit wird eine Vereinfachung des mobilen Robotermodells vorgeschlagen, um diese Optimierungszeit zu reduzieren. Die Sensordaten-Fusionstechnik verwendet die Bereichsinformation eines Laserscanners und die Daten einer Monokamera, die durch Bildverarbeitungstechniken gewonnen werden. Bei der Bildverarbeitung werden verschiedene Erfassungsalgorithmen vorgeschlagen, wie z. B. Muster- und Farbdetektion. Eine Schätzung der Hindernisdimension und -distanz wird erklärt, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Schließlich wird eine Datenfusion zur Hindernisbestimmung entwickelt, um diese Information im Optimalsteuerungsproblem als Pfadbeschränkung zu nutzen. Die erzielten Ergebnisse zeigen das Verhalten des mobilen Roboters bei Trajektorienverfolgungsund Hindernisvermeidungsproblemen, indem zwei verschiedene Abtastzeiten verglichen werden. Es wird gefolgert, dass der mobile Roboter die endgültige gewünschte Position erreicht, während die erkannten Hindernisse entlang der Trajektorie vermieden werden. / Tesis

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. / Tesis

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. / Tesis