En este trabajo nos centramos en robots controla- dos remotamente a través de redes de propósito general, como Internet, que tienen aplicaciones importantes como teleasistencia, telecirugía, operaciones espaciales, etc. Estos robots incluyen componentes heterogéneos: los sistemas opera- tivos, la propia red, el software de aplicación, etc., cuyos retardos suelen ser estocásticos. A pesar de esto, los teleoperadores humanos siguen necesitando que se cumplan requisitos temporales en el flujo de información sensorial. Para cumplir estos requisitos lo más óptimamente posible, es necesario estimar los retardos on-line, para lo que resulta conveniente disponer de un modelo estadístico de los mismos.
Este artículo presenta una caracterización es- tadística en base a funciones de densidad de pro- babilidad de los retardos en todo el bucle sensorial (incluyendo software y hardware) de un sistema telerrobótico, considerándose diversos escenarios.
Se analizan qu´e modelos paramétricos y no pa- ramétricos se ajustan mejor a estos retardos y por lo tanto son más apropiados para optimizar la es- timación on-line. Los resultados obtenidos indican que algunos modelos paramétricos son adecuados para ciertos escenarios sólo si se pueden detectar outliers, ráfagas y regímenes. Los modelos no pa- ramétricos se ajustan mejor en todos los casos y son apropiados si la lenta convergencia del esti- mador no es una restricción.
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