Control fuzzy de un robot social para navegación en presencia de humanos

Alberca Sánchez, José Miguel (2018). Control fuzzy de un robot social para navegación en presencia de humanos. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM), Madrid.

Descripción

Título: Control fuzzy de un robot social para navegación en presencia de humanos
Autor/es:
  • Alberca Sánchez, José Miguel
Director/es:
  • Matía Espada, Fernando
  • Alvarado Vásquez, Biel Piero Eloy
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Grado: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Fecha: 2018
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

El desarrollo de robots sociales es un sector de la robótica que gana importancia con el paso de los años gracias a los avances tecnológicos generados. Las funciones de los robots sociales están relacionadas con trabajos en los que existe interacción con gente de tal forma que dicha interacción sea consistente con la psicología social humana. Por tanto estos robots tienen aplicaciones basadas en el trabajo en espacios públicos, y usos domésticos. El desarrollo de este tipo de robots supone un esfuerzo en distintas áreas de la robótica como es el desarrollo de inteligencia artificial, la capacidad de interactuar a través de sonido, imagen, o ambas, o la habilidad de que su navegación sea autónoma. Este último punto es en el que se centra el presente proyecto. Doris es un robot del Centro de Automática y Robótica diseñado para trabajar como guía en museos y otras actividades en espacios públicos como ferias, teatros, etc. Obviamente, en un robot que trabaja en un entorno como éste, es necesario que el robot pueda navegar entre distintas partes dentro del espacio. Aunque Doris cuenta con un sistema de mapas para decidir a qué punto tiene que ir, o dónde se encuentra, para evitar acumulacón de errores, y evitar la necesidad de rutas preestablecidas, se utilizan sensores externos, como cámaras, láser, etc. para que Doris prescinda de la información previa del entorno y se guíe a través de la información que recibe del láser, en el caso del presente proyecto. Uno de los entornos en los que Doris debe trabajar es en el de pasillos, zonas de tránsito en salas, en las que en el futuro se debería implementar un controlador para la navegación dentro de la sala. Los objetivos principales del proyecto consisten en conseguir que el robot avance por el centro del pasillo siempre que sea posible solo a través de los datos recibidos por el láser, esquivar objetos que aparezcan frontalmente, y filtrar obstáculos dinámicos que no suponen un impedimento para el avance del robot, como por ejemplo la apertura de una puerta, pero que si no se filtraran provocarían una desviación en la trayectoria de Doris. Para realizar este cometido se creará un controlador borroso. Este controlador basa su funcionamiento en el hecho de que en los conjuntos borrosos, los elementos no pertenecen de forma binaria a un conjunto, como ocurre en la lógica clásica, sino que los elementos tienen un grado de pertenencia a cada conjunto. Este tipo de controladores permiten a los robots resolver problemas de una manera más humana. Los seres humanos están acostumbrados a la resolución de problemas en los que las condiciones no son estrictas, ya que es fácil para nosotros generar soluciones flexibles a través del uso de palabras como "algo",o "muy". Sin embargo, si se utiliza la lógica clásica, un robot necesita datos exactos para poder funcionar, pero el uso de lógica borrosa solventa esto, a través de la conversión de los datos obtenidos en lenguaje a través de etiquetas lingüísticas, un conjunto de reglas que definen el funcionamiento y la asignación de pesos a dichas etiquetas. Realizando un proceso de desborrosificación, se obtienen los valores numéricos necesarios para controlar las variables de salida del sistema. En el caso de Doris, se decide que las variables a controlar sean la velocidad lineal, y la velocidad angular, para decidir la trayectoria de Doris durante todo el trayecto. En cuanto a las variables de entrada al sistema borroso, como las mediciones de Doris abarcan 180o al frente del robot, se dividen las mediciones en tres sectores de 60o buscando diferenciar lo que pasa a los lados del robot, y delante de él. Para obtener un valor de entrada al sistema borroso, se dividen esos sectores angulares en cinco sectores radiales, y se obtiene la media de las mediciones en el sector radial más cercano con un número significativo de puntos dentro de dicho sector. Cuando el controlador se instancia un número suficiente de veces en el que la diferencia entre las distancias medidas por los sectores izquierdo y derecho están por debajo de cierto umbral se considera que el robot está estabilizado. Si el robot está estabilizado y la diferencia vuelve a superar el umbral, el controlador empieza a comprobar si realmente existe un cambio en las medidas del entorno, o esa diferencia se debe por ejemplo al paso de una persona junto a Doris. Una vez que se han filtrado los datos de entrada, se introducen los datos en el sistema borroso, en el que tanto las funciones de pertenencia de las entradas como de las salidas están formadas cinco etiquetas lingüísticas posibles. Las etiquetas lingüísticas de las variables de entrada analizan la distancia en términos como \Muy Cerca", o \Lejos", las etiquetas de la velocidad lineal son del tipo \Muy rápido", o \Hacia Atrás", y las de la velocidad angular indican expresiones como \Rápido a la izquierda", o \Despacio a la derecha". Todas las posibles combinaciones de estas etiquetas en función de las distancias medidas, crean un árbol de reglas con 53 posibilidades, con reglas del tipo \IF DISTANCIA IZQUIERDA IS ... AND DISTANCIA FRONTAL IS ... AND DISTANCIA DERECHA IS ... THEN VELOCIDAD LINEAL IS ... AND VELOCIDAD ANGULAR IS ...", como las variables pertenecerán a más de un conjunto, se activarían varias reglas, a las que habría que dar un peso en función del grado de pertenencia de la variable a dicho conjunto. Realizando el proceso inverso, se obtendrán los valores finales de velocidad angular y lineal. El objetivo del trabajo es crear una clase que contenga el sistema borroso para posibilitar la navegación en el entorno de pasillo, y las funciones auxiliares al sistema para conseguir los datos de entrada y facilitar los datos de salida a la clase que maneja la navegación. En cuanto a la fase de pruebas del proyecto, deberá comprobarse la viabilidad del sistema borroso, y ajustar el sistema y las variables auxiliares a las necesidades del entorno de pruebas elegido.

Más información

ID de Registro: 50292
Identificador DC: http://oa.upm.es/50292/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:50292
Depositado por: Biblioteca ETSI Industriales
Depositado el: 20 Abr 2018 16:34
Ultima Modificación: 20 Abr 2018 16:34
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