En la línea de investigación de la robótica móvil, los avances en la ciencia y en la tecnología electrónica especialmente y en general, hacen necesario que se implementen nuevos sistemas autónomos robóticos que permitan resolver el amplio espectro de limitaciones que se han tenido y tienen hasta hoy, y que no han sido resueltas de forma definitiva. Entre ellas, por ejemplo, los errores que produce la odometría como mecanismo de verificación de la veracidad de desplazamiento del robot, o, por ejemplo, la necesidad de encontrar un hardware o una técnica que permita utilizar más tiempo y de forma más eficiente las fuentes de energía, o, buscar nuevas fuentes de alimentación a robots. Así como también cuáles deben ser las características que más se deban tomar en cuenta para desarrollar aplicaciones colaborativas específicas entre robots móviles, o qué tipo de red de comunicaciones implementar, y finalmente que los sistemas deban ser completamente autónomos, o supervisados por entornos superiores, o una concepción - desarrollo híbrido entre los dos conceptos, etc.
Este trabajo doctoral se ha dedicado a la investigación de los mecanismos que involucren lo antes mencionado y ha encontrado soluciones particulares para cada uno de ellos.
En principio se ha realizado en estudio de todo el hardware necesario para este cometido, considerando que, al ser los robots móviles dispositivos inteligentes con base de componentes electrónicos, la solución de dichas limitaciones debía partir del hardware y la electrónica también; y es así que se diseñan e implementan pequeñas plataformas robóticas móviles autónomas en inteligencia y alimentación, a las cuales se puedan incorporar la mayor cantidad de sensores posibles, es decir un sistema de hardware que permita conectar a él cualquier sensor de variable dinámica existente; está base es la primera premisa, es decir construir una plataforma de electrónica que pueda incorporar en sí, una cantidad enorme de sensores, que le permitan “interiorizar” por completo y por varias vías, el ambiente que le circunda, con la finalidad de posteriormente cumplir una tarea; esto se logra muchísimo mejor con la estandarización de las señales, procedimiento que ayuda a que, sea de la naturaleza que sea la variable o el sensor, sus señales estandarizadas en capa física sean reconocidas, interpretadas y operadas en un hardware específico o mejor en cualquier hardware. Luego el trabajo consiste en procesar de manera coherente y rápida la información que los sensores proporcionan, es decir encontrar un mecanismo inteligente, rápido e intuitivo que procese esa información. Como primera aproximación se hacen desarrollos con placas embebidas de bajo costo y altas prestaciones como Beaglebone, Raspberry PI, Banana PI e IGPV4, entre otras, y se obtienen resultados, verificando que el uso de los múltiples sensores y las características de operación de las diversas placas embebidas de desarrollo, usan muchos recursos energéticos.
Después el siguiente paso lógico es el control (mediante hardware) de las aplicaciones que se realizarán una vez conectados e interpretados todos los sensores; utilizando una tarjeta de desarrollo embebida (que se mencionaron) para realizar todas las tareas que desarrolla el robot: la medición del fenómeno que desencadena la tareas (olor / luz), como elemento principal; luego el control del movimiento, que consiste únicamente en una aplicación de señales PWM proporcionales al movimiento de cada rueda, a los motores del robot y la medición de dichos movimientos a través de encoders colocados en sus ruedas.
El paso posterior de investigación se centra en disminuir de alguna forma el consumo de energía de las plataformas, a través de la reducción de la carga computacional de ellas y la multiplexación en el uso de los sensores conectados, lo que lleva a determinar que mientras más sensores usen la misma interfase y protocolos de comunicación, mayor será el ahorro de energía. Esto hace que se determinen interfases “aceptables” para las entradas de los sensores que se puedan conectar (sensores IMU, encoders, acelerómetros, giroscopios, infrarrojos, etc.). A través de estos mecanismos se logró que se reduzca para ciertas aplicaciones los consumos de energía, pero no como se esperaba tan significativamente.
El siguiente hito es construir plataformas más grandes que puedan ser empleadas en otro tipo de aplicaciones, y que necesiten para su operación otro tipo de sensores, por ejemplo, LIDAR, Cámaras, Láser, etc. y en sí mismas permitan otras tareas como: cargar objetos pesados, colaborar en operaciones de red, etc. para lo cual, no estaban disponibles ya, ni eran suficientes las plataformas pequeñas.
Afortunadamente con la experiencia descrita anteriormente se establecieron conclusiones en las cuales se define que, los diseños de las plataformas, así como sus dimensiones, son causas de la introducción de más errores en la operación, que de su misma puesta en marcha y entorno; entonces se emprende la investigación de nuevas plataformas de hardware que introduciendo mucho más diseño mecánico para obtener más seguridad en su operación, sean capaces de superar efectivamente las limitaciones, estas se centran en el diseño y construcción mecánico y electrónico de robots Uniciclo y Omnidireccionales respectivamente. Se construyen estas plataformas y operan bajo elementos más robustos hablando en términos computacionales, que permiten el diseño e implementación de programas de software especializados como MATLAB, LabVIEW y Unity, dentro de un entorno operativo en tiempo real, es decir específicamente el uso de computadoras industriales.
Con la implementación de este hardware más eficiente, se hace necesario también establecer los mecanismos de control más adecuados para obtener los resultados deseados; es por eso que se modela la cinemática y dinámica de cada robot, a fin de que, a través de ellas se pueda establecer los algoritmos de control para asegurar la operación y reducción/eliminación de las mencionadas limitaciones. Se desarrollan estos algoritmos de control, en base a su diseño, construcción, modelación, etc. de cada robot, no solamente para gestionar su movimiento, sino para la aplicación en la solución de las demás objeciones a su uso y además el establecimiento de nuevas estrategias de control, basados en métodos matemáticos. Es así que se logra desarrollar aplicaciones de control cooperativo entre robots de diferente naturaleza, la reducción vía estrategia especializada, del consumo de energía de plataformas móviles, la reducción de los errores de odometría empleando mecanismos redundantes, la posibilidad de incorporación de otros tipos de robots a los esquemas desarrollados, sin originar grandes cambios en los algoritmos y extender los principios a otro tipo de robots como las UAV´s.
Finalmente se ha diseñado e implementado una plataforma de supervisión que permite monitorear y controlar en tiempo real y visualizar en tres dimensiones, en un ambiente de realidad virtual, todas las tareas que desarrollan un conjunto de robots, incluyendo la posibilidad de efectuar trabajos de telerrobótica cuando se consideren necesarios en este entorno de supervisión.
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