Robots

Un robot es una máquina controlada por ordenador y programada para moverse, manipular objetos y realizar trabajos forzados interactuando con su entorno. Es un sistema eléctrico y mecánico que dispone de una unidad de control que implementa programación para poder ejecutar distintos movimientos con intención de realizar una tarea. Los robots también se pueden definir como entidades artificiales virtuales y mecánicas, es decir un sistema electromecánico que normalmente es conducido por un software o programa de una computadora y un hardware o circuito electrónico. Este sistema electromecánico, por su apariencia y movimientos, ofrece la sensación de tener un propósito propio. La independencia creada en sus movimientos hace que sus acciones sean la razón de un estudio razonable y profundo en áreas del conocimiento como mecatrónica, física y matemáticas.

El uso de robots en estas áreas de conocimiento puede ayudar a abordar preguntas que son difíciles, si no imposibles, de investigar a través de simulaciones y monitorización por computadora. Los principales logros de la robótica evolutiva, centrándonos especialmente en sus contribuciones a las ingenierías. Los robots desarrollan brevemente cuestiones metodológicas, que se revisan y discuten dependiendo de la inteligencia programada, para tomar decisiones y encontrar hallazgos importantes de investigación para el futuro.

La robótica evolutiva aplica los principios de selección, variación y herencia de la evolución natural al diseño de robots con inteligencia incorporada. Se puede considerar como un subcampo de la robótica que tiene como objetivo crear robots más robustos y adaptables [57].

La locomoción robótica con patas como extremidades inferiores optimiza la política de control que permite que un robot de dos, cuatro o seis patas se mueva sobre terreno irregular, es un área popular de estudio en control robótico. En la robótica convencional, conceptos de inteligencia artificial como algoritmos de aprendizaje automático, ahora pueden optimizar el comportamiento de caminar para un robot físico de dos piernas o robot bípedo en cuestión de minutos. Una investigación reciente en simulación ha demostrado que, si los robots evolucionan para moverse sobre terrenos difíciles, los robots eventualmente evolucionarán a formas amorfas. La evolución de la robótica utiliza

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hardware real que se ha restringido casi exclusivamente a la evolución de controladores de robots, las tecnologías para morfologías evolutivas están avanzando rápidamente [58].

2.12.1. Robots Humanoides

Esta clase de robots son diseñados para simular la forma y los movimientos de un ser humano. Un diseño de robot humanoide puede tener fines funcionales, como el estudio de la locomoción bípeda, o para otros fines. En general, los robots humanoides tienen un torso, una cabeza, dos brazos y dos piernas, aunque algunas formas de robots humanoides pueden modelar sólo una parte del cuerpo, por ejemplo, de la cintura para arriba. Algunos robots humanoides pueden tener cabezas diseñadas para replicar los rasgos faciales humanos, tales como los ojos y la boca. Los robots humanoides actualmente son usados como herramienta en investigaciones científicas.

Un robot humanoide es un sistema mecatrónico de alta complejidad cuya funcionalidad sólo puede alcanzarse por la interacción de los componentes mecánicos, sensores, actuadores, software y demás tecnologías que lo componen. EL robot humanoide opera en un entorno hecho por y para humanos por lo tanto su objetivo es facilitar y hacer más cómoda la vida para las personas, así como realizar actividades que representen un riesgo o sean imposibles de llevar a cabo para un humano. Al ser de tipo humanoide, la aceptación por parte de las personas es mayor debido a su aspecto familiar. Actualmente existe un gran interés en los robots humanoides a diferentes escalas, este interés ha llegado a movilizar estudiantes y universidades a generar concursos a nivel internacional en busca de la mejora en el control, la construcción y las habilidades de estos robots, donde se enfatiza la importancia de la capacidad que tenga un robot para caminar y la inteligencia de sus creadores para crear algoritmos para sincronizar las partes móviles y por ende, lograr que el humanoide sea estable, se mantenga en pie y pueda caminar en alguna dirección especifica [59].

2.12.2. Robots Móviles

Un robot móvil es una máquina automática capaz de trasladarse en cualquier ambiente dado. Los robots móviles tienen la capacidad de moverse en su entorno y no se fijan a una ubicación física. En contraste, existen robots industriales fijos, que consisten en un brazo articulado (manipulador de multi-ligado) y una pinza de montaje que está unida a una superficie fija.

La robótica móvil se considera actualmente un área de la tecnología avanzada manejadora de problemas de alta complejidad. Sus productos se constituyen en aplicaciones de las áreas de control, programación, inteligencia artificial, percepción e instrumentación, y sirven de base para el avance en diversos campos de la industria, aportando soluciones tecnológicas innovadoras orientadas al desarrollo de mejores robots y a la ampliación del abanico de aplicaciones disponibles. Así, este campo de la investigación está desarrollándose en todo momento, quedando aún mucho que recorrer [60].

2.12.3. Robots Estacionarios

Estos robots son fijos en un lugar y no se pueden mover. Esta categoría incluye brazos robóticos, máquinas-herramientas informáticas, y la mayoría de robots industriales. Se utilizan en un entorno de fabricación industrial. Por lo general, éstos suelen ser

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articulaciones y brazos desarrollados específicamente para aplicaciones tales como la soldadura, manejo de materiales, unión de piezas, pintura y otros. También podríamos incluir algunos vehículos guiados automáticamente [61] [62].

2.14. Metrología

La Metrología es probablemente la ciencia más antigua del mundo y el conocimiento, sobre su aplicación es una necesidad fundamental en la práctica de todas las profesiones con esencia científica ya que la medición permite conocer de forma cuantitativa, las propiedades eléctricas, físicas y químicas de los objetos. El progreso en la ciencia siempre ha estado íntimamente ligado a los avances en la capacidad de medición. Las mediciones son un medio para describir los fenómenos naturales en forma cuantitativa. Algunos autores

explican que: “la Ciencia comienza donde empieza la medición, no siendo posible la ciencia exacta en ausencia de mediciones” [63].

La metrología es la ciencia que se ocupa de las mediciones, unidades de medida y de los equipos utilizados para efectuarlas, así como de su verificación y calibración periódica. La metrología está presente al realizar mediciones para investigación en universidades y laboratorios; en la actividad de organismos reguladores; en la industria militar; en la producción y el comercio. Su aplicación abarca todos los campos de la ciencia y de la industria, medir exige utilizar el instrumento de medida y hacer un procedimiento adecuado, además de saber leer e interpretar los resultados medidos.

La Metrología comprende todos los aspectos, tanto teóricos como prácticos, que se refieren a las mediciones, cualesquiera que sean sus incertidumbres, y en cualesquiera de los campos de la ciencia y de la tecnología en que tengan lugar. Cubre tres actividades principales: La definición de las unidades de medida internacionalmente aceptadas, la realización de las unidades de medida por métodos científicos y el establecimiento de las cadenas de traducibilidad, determinando y documentando el valor y exactitud de una medición y esparciendo dicho conocimiento. Dentro de la metrología encontramos tres principales campos de estudio:

1. Metrología Científica: Es la que crea, define y mantiene los patrones del más alto nivel de las unidades de medida.

2. Metrología Industrial: Es la que busca mejorar constantemente los sistemas de mediciones que están relacionados con la producción y calidad de los productos que serán ofrecidos al público consumidor.

3. Metrología Legal: Se ocupa de la protección del consumidor. Es verificar que los procesos de medición utilizados en las transacciones comerciales de bienes, cumplen con los requerimientos técnicos y legales que garantizan que una correcta cantidad de un determinado producto es entregado a los consumidores.

Al hacer mediciones, las lecturas que se obtienen nunca son exactamente iguales, aun cuando las efectúe la misma persona, sobre la misma pieza, con el mismo instrumento de medida, el mismo método y en el mismo laboratorio. Los errores surgen debido a la imperfección de los sentidos, de los medios, de la observación, de las teorías que se aplican, de los aparatos de medición, de las condiciones ambientales y de otras causas. La variación puede ser relativamente grande o pequeña, pero siempre existirá [64] [65].

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45 2.14.1. Caracterización de instrumentación

La caracterización de un instrumento de medida sirve para describir el funcionamiento e identificar condiciones del mismo, conociendo el funcionamiento del instrumento de medida se puede caracterizar con leyes teóricas y posteriormente hacer un procedimiento mucho más complejo como calibrar con un patrón de mejor exactitud. El procedimiento de caracterización es aplicable a cualquier sensor implementado para lograr o adaptar un óptimo rendimiento en sus resultados de salida. Un elemento esencial en los proyectos de investigación educativa son los instrumentos de medida para la recopilación de información, estos deben llevar a la validez, exactitud y fiabilidad de los resultados obtenidos [66]. Las tareas que comprenden la caracterización de la incertidumbre son la identificación de las fuentes de incertidumbre en los parámetros del modelo y la asignación de una descripción matemática para la incertidumbre. La caracterización de parámetros inciertos de forma aleatoria tiene un campo de dominio especifico, lo que significa que los parámetros censados por un instrumento de medida en un sistema de distribución de energía, son inciertos por dominio o forma de modelado y difiere la forma de determinar la forma de caracterizar la incertidumbre [67]. Otros autores proponen un método basado en criterios para determinar la caracterización de la incertidumbre, el método consiste en criterios estadísticos y probabilísticos aplicados a cada parámetro incierto, cada criterio corresponde a un método diferente para investigar la incertidumbre de un parámetro, para un parámetro dado se puede aplicar más de un criterio. Si se aplica un criterio dado, se recopila información registrada en sensores, estos datos medidos son la información correspondiente para el cálculo del rango de incertidumbre, el rango se calcula teniendo en cuenta la naturaleza y cota superior de la incertidumbre aleatoria o epistémica [68]. La incertidumbre de medida puede ser determina de dos formas según lo estableció el comité internacional de pesas y medidas (CIPM), este comité estandarizo la expresión y estimación de la incertidumbre de medida como: Tipo A y Tipo B, definidas en la guía para la expresión de la incertidumbre de medida (GUM) [69]

2.14.2. Regresión Lineal

En estadística la regresión lineal es un modelo matemático usado para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε que mide la fuerza de la correlación entre la variable dependiente y las

variables independientes. Este modelo puede ser expresado como una sumatoria de variables independientes con coeficientes, originando un polinomio de grado uno, que caracteriza la variable dependiente Y.

2.14.2.1. Regresión Lineal Simple

A diferencia de los otros modelos estadísticos de regresión lineal, la regresión lineal simple usa solamente una variable independiente X, quedando reducido el polinomio característico Y, en una ecuación lineal de la recta con pendiente m y corte en b con la ordenada. La recta de ajuste es la recta óptima con menor error y tiene un coeficiente de correlación que mide la fuerza entre las dos variables. El propósito fundamental del análisis de regresión lineal simple y el análisis de correlación es estudiar la relación entre una "variable dependiente" que se puede considerar como una variable de salida y una “variable independiente" que pueden considerarse variables de entrada.

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La recta de óptimo ajuste usa el método de mínimos cuadrados para definir geométricamente el mínimo error en cualquier intervalo de la variable independiente. Cuando la relación entre las variables Y, X es lineal, el método estadístico más preciso y que más se usa es la técnica de mínimos cuadrados para regresión lineal simple.

El término regresión lineal simple se emplea para distinguirlo del resto de técnicas de regresión, que emplean modelos basados en cualquier clase de función matemática. Los modelos lineales son una explicación simplificada de la realidad, mucho más ágiles y con un soporte teórico mucho más extenso por parte de las matemáticas [70].

El "coeficiente de correlación" refleja la relación entre las dos variables independiente y dependiente. Específicamente, mide la fuerza de una relación lineal entre dos variables, también dice la dirección de la relación, si la hay. Es un valor numérico que oscila entre -1 y +1.