Robótica asistencial y su interacción con entorno en oficinas

Autores/as

  • Mario Ricardo Arbulú , Corporación Unificada Nacional de Educación Superior

    DOI:

    https://doi.org/10.52143/2346139X.619

    Palabras clave:

    Cinemática, Navegación Autónoma, Parámetros D-H, Robótica Asistencia, Planificación de Movimiento, Robótica de Servicios, Visión Artificial

    Resumen

    En este artículo se describen los fundamentos de los algoritmos de navegación autónoma y manipu­lación empleados para dotar de autonomía al Robot Asistencial de la cun y que pueda ser empleado como asistente en oficinas. Los algoritmos de navegación se basan en técnicas del lugar de las raíces que, mediante la selección de polos y ceros en la zona de movimiento del robot, generan una tra­yectoria libre de obstáculos, lo que permite que el robot se desplace de un lugar a otro sin proble­mas. Para la manipulación de objetos, se plantean algoritmos de movimiento de brazos, cuando el robot está lo suficientemente cerca al objetivo con el que debe trabajar, basados en los parámetros de Denavit-Hartenberg; ahora bien, estos son modificados hacia la evaluación del espacio de trabajo aumentado de los brazos y el uso de trayectorias cartesianas suaves, estas últimas generadas a partir de la configuración del objeto que se desea alcanzar. Gracias a la presentación y discusión de los resultados, es posible concluir que la implementación del robot asistencial es viable y válida.

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    Referencias

    Arbulú, M., Martínez, F. y Montiel, H. (2015). Metodología para el uso de la técnica de localización de raíces en la planeación de rutas para robots móviles. Tecnura, 19(46), 49-64. doi:https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2015.4.a04

    Corke, P. (2007). A simple and systematic approach to assigning Denavit-Hartenberg parameters.ieee Transactions on Robotics, 23(3), 590-594. Recuperado de https://bit.ly/3hEMhxA

    Hayne, R., Luo, R. y Berenson, D. (2016). Considering avoidance and consistency in motion planning for human-robot manipulation in a shared workspace. ieee International Conference on Robotics and Automation (icra), 3948-3954. Recuperado de https://bit.ly/3wHT4Le

    Kemp, C., Edsinger, A. y Torres, E. (2007). Challenges for robot manipulation in human environments [Grand Challenges of Robotics]. ieee Robotics and Automation Magazine, 14(1), 20-29. Recuperado de https://ieeexplore.ieee.org/document/4141029

    Kruse, D., Radke, R., Wen, J. (2015). Collaborative human-robot manipulation of highly deformable materials. ieee International Conference on Robotics and Automation (icra), 3782-3787.Recuperado de https://bit.ly/3ep8ZI5

    Martínez, F., Orjuela, S. y Arbulú, M. (2017). Global navigation approach for assistant robot. Tecnura,21(51), 105-117. doi: https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2017.1.a08

    Martinez, F., Rendón, A., y Arbulú, M. (2018). A data-driven path planner for small autonomous robots using deep regression models. En Y. Tan, Y. Shi y Q. Tang (eds.), Data Mining and Big Data. dmbd 2018. Lecture Notes in Computer Science, 10 943. Springer: Cham. Recuperado de https://bit.ly/3wCWBKQ

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    Publicado

    2019-02-06

    Número

    Sección

    Artículos

    Cómo citar

    Robótica asistencial y su interacción con entorno en oficinas. (2019). #ashtag, 13, 43-54. https://doi.org/10.52143/2346139X.619