Deep Learning aplicado a análisis de red y prevención de errores en robótica industrial

García Cebrián, Daniel (2020). Deep Learning aplicado a análisis de red y prevención de errores en robótica industrial. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM), Madrid.

Description

Title: Deep Learning aplicado a análisis de red y prevención de errores en robótica industrial
Author/s:
  • García Cebrián, Daniel
Contributor/s:
  • Mozo Velasco, Alberto
  • Vakabuk, Stanislav
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería del Software
Date: July 2020
Subjects:
Freetext Keywords: Robots móviles; Redes neuronales
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

Full text

[img] PDF - Users in campus UPM only - Requires a PDF viewer, such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
Download (6MB)

Abstract

En ciertos ambientes industriales se usan robots móviles operados a través de una red de telefonía móvil que pueden presentar errores en el trazado de su movimiento. El objetivo del presente trabajo es predecir errores a través del análisis de la red y el desarrollo de un sistema que permita desplegar la solución propuesta en un entorno industrial. Para poder llevar a cabo el proyecto se han realizado diversos experimentos que generan problemas en la red sobre la que los robots son controlados y se han recogido los datos tanto de la red como del comportamiento de los robots bajo estas situaciones. Los datos obtenidos se han empleado para entrenar modelos predictivos basados en técnicas de Deep Learning. El resultado del trabajo ha demostrado que es posible predecir el error en la trayectoria de los robots móviles a partir de la información histórica del error y de la red. Abstract: In certain industrial environments, network-operated mobile robots are used, which may present errors in the tracing of their movement. The objective of the present work is to predict such errors through the analysis of the network used by said robots and the development of a system that allows the proposed solution to be deployed in an industrial environment. In order to carry out the project, various experiments have been carried out that cause problems in the network on which the robots are operated, and data of both the network and the behavior of the robots under this circumnstances was collected. The data obtained has been used to train predictive models based on Deep Learning techniques. The result of the work has shown the possibility of making predictions about the error in the path of mobile robots from the historical information of the error and the data from the network.

More information

Item ID: 63456
DC Identifier: http://oa.upm.es/63456/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:63456
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 11 Aug 2020 08:07
Last Modified: 11 Aug 2020 08:07
  • Logo InvestigaM (UPM)
  • Logo GEOUP4
  • Logo Open Access
  • Open Access
  • Logo Sherpa/Romeo
    Check whether the anglo-saxon journal in which you have published an article allows you to also publish it under open access.
  • Logo Dulcinea
    Check whether the spanish journal in which you have published an article allows you to also publish it under open access.
  • Logo de Recolecta
  • Logo del Observatorio I+D+i UPM
  • Logo de OpenCourseWare UPM