Humanoid robot

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Mathematical Approach of a Humanoid Robot

Mathematical Approach of a Humanoid Robot

The Electronics Engineering subdivision of the Faculty of Science and Engineering at Universidad de San Buenaventura Bogotá wants to set up projects for the students about humanoid robots. The interest of this faculty lies in the programming tasks and the control of the many servo motors imbedded in the robot. There is one specific humanoid robot who gets the special attention of the researchers. OmniZero.2 (Fig. 3.1) is a second model of a serie robots made by Takeshi Maeda. OmniZero.2 achieved the first place in Robo-One 2006. Robo-One is a popular competition for bipedal humanoid robots in Japan. The robots of the OmniZero collection are praised across a lot of robotic forums and robot sites. The smoothness of the moves due to the good position and choices of joints made the design of this robot a basis for their own future porotype.

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A hierarchical system for a distributed representation of the peripersonal space of a humanoid robot

A hierarchical system for a distributed representation of the peripersonal space of a humanoid robot

Abstract —Reaching a target object in an unknown and un- structured environment is easily performed by human beings. However, designing a humanoid robot that executes the same task requires the implementation of complex abilities, such as identifying the target in the visual field, estimating its spatial location, and precisely driving the motors of the arm to reach it. While research usually tackles the development of such abilities singularly, in this work we integrate a number of computational models into a unified framework, and demonstrate in a humanoid torso the feasibility of an integrated working representation of its peripersonal space. To achieve this goal, we propose a cognitive architecture that connects several models inspired by neural circuits of the visual, frontal and posterior parietal cortices of the brain. The outcome of the integration process is a system that allows the robot to create its internal model and its representation of the surrounding space by interacting with the environment directly, through a mutual adaptation of perception and action. The robot is eventually capable of executing a set of tasks, such as recognizing, gazing and reaching target objects, which can work separately or cooperate for supporting more structured and effective behaviors.

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A method to determine a humanoid robot position based on machine learning strategies

A method to determine a humanoid robot position based on machine learning strategies

The method consists of the extraction of a fixed number of pixels from an image cap- tured by the robot along with their position (in the image) to perform a search in a database that will contain all images loaded into the robot’s memory. With this set of pixels, a single image must be identified from all the images in the set, and the amount of pixels in the set must have to be the minimum. In figure F4.1 we illustrate an image and its possible representations by two different sieves. The main motiva- tions to reduce the amount of information in the database are that it must fit into the robot’s memory and that this information is to be processed in real time. The first issue is vital if there are limited resources of memory space and processing power in the robot. At first glance, to overcome this problem the robot’s memory can be in- creased as well as its processing power, but there is a better choice. The database size may be reduced in a way that it only holds a minimum amount of data required to identify an image. To achieve the reduction in size, a number of pixels p, expected to be less than the total number of pixels that conforms an image (i.e. 1,584 in this case) must be found. Additionally the number of pixels p should be such that an image should not be wrongly identified. It is obvious that if the number of selected pixels in the sieve reaches the total number of pixels in the image, the probability to identify an image as a different one will be low. On the other hand, if the number of pixels is minimum, e.g. one pixel, the probability to misidentify an image in the database will be high. Therefore, two things have to be minimized:

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Inverse kinematics of a humanoid robot with non-spherical hip: a hybrid algorithm approach

Inverse kinematics of a humanoid robot with non-spherical hip: a hybrid algorithm approach

As a case of study, a robot with a non‐typical kinematic  structure,  as  it  is  the  SILO2  prototype,  is  analyzed.  However,  the  algorithm  can  be  applied  to  any  structure  that  possesses  negligible  offsets,  so  that  an  approximate  analytical  “solution”  can  be  found  after  neglecting  them,  and  then  be  used  as  the  initial  condition  of  a  stable  numerical method, ensuring in this way that the number  of  iterations  needed  will  be  drastically  reduced  (compared  with  the  required  ones  if  an  arbitrary  initial  condition is proposed).  

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Design and Automatic System Control Implementation for an Imitator Robot in a Humanoid Platform through Image and Video Acquiring and Processing

Design and Automatic System Control Implementation for an Imitator Robot in a Humanoid Platform through Image and Video Acquiring and Processing

Abstract: Nowadays, teleoperated robots are used to execute dangerous or complex tasks assigned for human beings; a few examples of these tasks are managing of radioactive substances, searching and rescuing people in inaccessible zones, bombs disarming and so on. Teleoperated robots are also used for helping people from limb injuries because it interactively incentivizes the movement, meanwhile the robot emulates user’s movements and helps the user to achieve them. This paper refers about emulation of limb movements in real time by using Kinect sensor which obtains joints position data from the user without any contact. Afterwards the sensor uses the data and transforms it using inverted kinematics giving final data as angles between limbs in degrees, those angles are send by wireless communication to RoboPhilo humanoid robot and it finally gets the Kinect data and make the servomotors move. All this process is presented as a teleoperated humanoid robot.

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A new methodology for inverse kinematics and trajectory planning of humanoid biped robots

A new methodology for inverse kinematics and trajectory planning of humanoid biped robots

One of the main problems about Inverse Kinematics, is the mathematical complexity to obtain closed-form analytic solutions. In general, closed-form solutions can only be obtained for 6 or less than 6-degree-of-freedom (DOF) systems with a specific structure [Ho et al. (2012)]. The computation of closed-form solutions require the performance of complex algebraic and geometric tasks, where the challenge consists in finding the configurations in which a reduced number of unknowns can be used to express the position and orientation of the end effector [Siciliano et al. (2009)]. Analytical solutions are preferred to numerical ones for real-time control applications because they are fast and reliable [Ho et al. (2012)]. A numerical method may use of the Jacobian matrix (see Appendix B), but common problems such as singularity, redundancy and computational complexity are the main drawbacks of using the inverse Jaco- bian matrix approach. Since the Jacobian method is velocity based instead of being position based, significant accumulation of error in position can result due to the iterative nature of the algorithm. Furthermore, the Jacobian matrix is singular when a limb of the humanoid robot is in a fully stretched position [Park et al. (2012)]; therefore, numerical methods may fail even if a solution exists [Kofinas et al. (2014)]. Another commonly adopted method for Inverse Kinematics is the geometric method [Graf et al. (2009); Zannatha and Lim´on (2009)]; however, the geometric method requires geometric intuition in solving the joint solution of a manipulator, and it may become more difficult to obtain the joint solution when more than five joints are involved [Park et al. (2012)].

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A New Methodology for Inverse Kinematics and Trajectory Planning of Humanoid Biped Robots

A New Methodology for Inverse Kinematics and Trajectory Planning of Humanoid Biped Robots

One of the main problems about Inverse Kinematics, is the mathematical complexity to obtain closed-form analytic solutions. In general, closed-form solutions can only be obtained for 6 or less than 6-degree-of-freedom (DOF) systems with a specific structure [Ho et al. (2012)]. The computation of closed-form solutions require the performance of complex algebraic and geometric tasks, where the challenge consists in finding the configurations in which a reduced number of unknowns can be used to express the position and orientation of the end effector [Siciliano et al. (2009)]. Analytical solutions are preferred to numerical ones for real-time control applications because they are fast and reliable [Ho et al. (2012)]. A numerical method may use of the Jacobian matrix (see Appendix B), but common problems such as singularity, redundancy and computational complexity are the main drawbacks of using the inverse Jaco- bian matrix approach. Since the Jacobian method is velocity based instead of being position based, significant accumulation of error in position can result due to the iterative nature of the algorithm. Furthermore, the Jacobian matrix is singular when a limb of the humanoid robot is in a fully stretched position [Park et al. (2012)]; therefore, numerical methods may fail even if a solution exists [Kofinas et al. (2014)]. Another commonly adopted method for Inverse Kinematics is the geometric method [Graf et al. (2009); Zannatha and Lim´on (2009)]; however, the geometric method requires geometric intuition in solving the joint solution of a manipulator, and it may become more difficult to obtain the joint solution when more than five joints are involved [Park et al. (2012)].

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Tutorial brazo de robot

Tutorial brazo de robot

Un Robot también se puede definir como una entidad hecha por el hombre con un cuerpo y una conexión de retroalimentación inteligente entre el sentido y la acción (no bajo la acción directa del control humano). Usualmente, la inteligencia es una computadora o un microcontrolador ejecutando un programa. Sin embargo, se ha avanzado mucho en el campo de los Robots con inteligencia alámbrica. Las acciones de este tipo de Robots son generalmente llevadas a cabo por motores o actuadores que mueven extremidades o impulsan al Robot

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Nuevas metodologías para la asignación de tareas y formación de coaliciones en sistemas multi robot

Nuevas metodologías para la asignación de tareas y formación de coaliciones en sistemas multi robot

Los llamados sistemas de umbral de respuesta (response threshold ) son probable- mente uno de los mecanismos de asignación de tareas basados en swarm más utilizados hoy en día. Ejemplos de sistemas de response threshold en tareas de recogida de ob- jetos se describen en [136, 94, 72, 28, 2, 1, 16]. En estos sistemas, cada robot tiene un estímulo asociado a cada una de las tareas a ejecutar. El estímulo va variando a lo largo del tiempo e indica lo ’atractiva’ que es una tarea para el robot. Cuando el valor del estímulo supera un determinado umbral (threshold ) el robot empieza a ejecutar la tarea y la dejará de ejecutar cuando el estímulo sea inferior a otro determinado valor. En [16] Bonabeau et al. utilizan el valor del umbral y el estímulo para calcu- lar la probabilidad que tiene un robot de ejecutar una determinada tarea. Se trata, por tanto, de un sistema no determinista. El estímulo de la tarea va aumentando a medida que transcurre el tiempo y ésta no finaliza. Por contra, el estímulo disminuye a medida que el número de robots asignados a ella se incrementa. Además, se pro- pone un sistema que permite ajustar o aprender el valor del umbral en función de las condiciones del entorno. Un ejemplo de un sistema similar a response threshold es la clásica arquitectura ALLIANCE [104] de Parker. En esta arquitectura cada robot tiene asociado para cada tarea un valor llamado impaciencia, que indica las ’ganas’ que tiene el robot de ejecutarla. Por otra parte, un valor, llamado acquiesce, indica las ’ganas’ del robot de abandonar la tarea. La probabilidad de que un robot ejecute una tarea es función de ambos valores. Posteriormente, otros autores como Yang et al. [136] también han utilizado mecanismos de response threshold con una selección no determinista de la tarea a ejecutar.

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Diseño de un robot autónomo  Posicionamiento por balizas y comunicación interna del robot

Diseño de un robot autónomo Posicionamiento por balizas y comunicación interna del robot

El sistema de comunicación es imprescindible en el robot, cada parte del mismo debe enviar y recibir información. En este proyecto se desarrollan dos sistemas de comunicación válidos para implementar en un robot: BUS CAN, que es robusto y rápido; y UART (comunicación serie asíncrona), que es sencillo y funcional. Los dos sistemas están explicados y se ha logrado su implementación física, pero la opción utilizada finalmente en la competición es la de UART. La estrategia del robot, que no pertenece a este proyecto, es la encargada de decidir qué mensajes interesan en cada momento, cada placa envía mensajes periódicamente y recibe otros, enviados cuando la estrategia decide. El bus de datos es un sistema de comunicación que se usa principalmente en la industria, por lo que es ideal para un sistema con interferencias como es un robot, en el trabajo se explica el uso de las librerías RL_ARM de Keil y la implementación del sistema tanto en un microcontrolador como en otra tarjeta más potente. La comunicación por puerto serie, es más sensible a fallos, pero más sencilla de implementar.

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				HYBRID PID-DIFFUSED CONTROL IN ROBOT NON-HOLONOMIC LINE FOLLOWER

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Como se puede observar en la figura 6, el control de velocidad de las ruedas motrices del robot, es un control PI que se ejecuta en DSP del robot. Partiendo del modelo del motor DC descrito anteriormente y de la expresión 6, se hace una simulación en Matlab – Si- mulink, para posteriormente obtener las constates de los parámetros del controlador K p y K i usando un script de- sarrollado en Matlab. Una vez obtenidas las constante y obtener la respuesta transitoria deseada se procede a crear el código en C que corre en el Kernel DSP.

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Estudio de comportamientos emergentes en enjambres de robots basados en mecanismos de influencia

Estudio de comportamientos emergentes en enjambres de robots basados en mecanismos de influencia

En este cap´ıtulo se describen las caracter´ısticas del enjambre, as´ı como las reglas de comportamiento implementadas. Al inicio se propone un modelo de robot m´ovil con configuraci´on diferencial, en el cual se desarrolla un modelado cinem´atico y din´amico que es necesario para el an´alisis del enjambre. Posteriormente se describe la arquitectura de los robots, capacidad sensorial y las limitaciones de cada uno de ellos. Se desarrollan reglas de comportamiento sencillas tomando como base el modelo de Ian Couzin y adapt´andolo a robots simples con movimiento en dos dimensiones. Estas reglas son implementadas en cada robot para cambiar su direcci´on en base a los par´ametros de repulsi´on y atracci´on y con la interacci´on de factores de influencia. Por ´ ultimo, se describe el proceso para la validaci´on num´erica y experimental de las reglas propuestas.

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Diseño e implementación de un robot miniatura para proveer estimulación iterativa a la extremidad posterior del mutante de mielina taiep

Diseño e implementación de un robot miniatura para proveer estimulación iterativa a la extremidad posterior del mutante de mielina taiep

El punto IRC (Centro instantáneo de rotación, por sus siglas en inglés) sobre el cual pivotea esta sobre una línea perpendicular que atraviesa el centro de las ruedas (ver Fig. 1.6). El radio llega a ser mínimo cuando el punto del pivote se localiza en el punto medio entre las dos ruedas. El espacio mínimo para que el robot gire es determinado por la distancia máxima de ese punto a cualquier otro punto en el robot móvil, normalmente la esquina delantera. El robot puede moverse en línea recta, girar sobre su mismo eje y seguir trayectorias. El equilibrio del robot se obtiene mediante una o dos ruedas adicionales [1]. El direccionamiento principal viene dado por la diferencia de las velocidades (v I y

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Estudio de la aplicación de las ecuaciones de Gibbs Appell en el análisis dinámico de un robot paralelo 3UPE  1RPU

Estudio de la aplicación de las ecuaciones de Gibbs Appell en el análisis dinámico de un robot paralelo 3UPE 1RPU

este movimiento no esperado es un ajuste de las variables por la función fsolve de Matlab debido a que inicialmente se introducen los valores del robot de forma no exacta entonces las iteraciones se alteran hasta llegar a un punto de equilibrio desde parte el movimiento suave del robot. Continuando con el análisis de las figuras, la plataforma móvil a lo largo del eje x genera un avance en dirección positiva hasta que el centro de gravedad de la plataforma llega a un valor de 0.15 menor al solicitado a un inicio en el programa, esto se justifica dado a que el proceso de iteración de la función ‘fsolve’ siempre intenta mantener el sistema estable, por lo que se puede decir

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Diseño y construcción de un prototipo de robot con tres grados de libertad para posicionamiento de objetos

Diseño y construcción de un prototipo de robot con tres grados de libertad para posicionamiento de objetos

Es por ello que se diseñó y fabricó un brazo robot de tres ejes. Para poder realizarlo se diseñó y construyó elementos que permitieran la integración de tecnologías utilizadas en los brazos robot industriales, utilizando servo motor, drivers, un PLC electro neumático, una estructura que permite realizar movimientos de piezas de forma muy precisa, siendo así el brazo robot un elemento de práctica completo. Con el prototipo de robot de tres grados de libertad, el usuario podrá identificar los elementos básicos que componen a un brazo robot, así como también practicar la programación para diferentes tareas que impliquen posicionamiento preciso de objetos, siendo el robot de tres grados de libertad un equipo que facilite la enseñanza de los principios de los brazos robots industriales.

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PLATAFORMA PARA ROBÓTICA DE SERVICIO E INTERACCIÓN HUMANO MÁQUINA

PLATAFORMA PARA ROBÓTICA DE SERVICIO E INTERACCIÓN HUMANO MÁQUINA

Los componentes de la plataforma para el robot Kuka se pueden replicar prácticamente para cualquier tipo de robot manipulador. La lógica de intercambio de información es el elemento más importante a considerar para incluir otros robots. Respecto al rendimiento de la plataforma, la detección de colisiones y el procesamiento de imágenes son componentes que dependiendo de la aplicación pueden ser computacionalmente costosas. Por lo que en aplicaciones específicas son factores que se deben atender o en su caso considerar estaciones de trabajo con capacidades superiores. Con la integración de los componentes presentados se puede realizar robótica de servicio o interacción humano máquina ya que los tiempos de control son de 25ms y 10 ms para los robots Nao y Kuka, respectivamente. Este parámetro es muy importante para salvaguardar la integridad de los humanos y del robot, así como para el ciclo de percepción-acción. Ya que se puede tener un tiempo suficiente para realizar un paro de emergencia en caso de detectar algún problema y se puede tener una capacidad reactiva elevada. La velocidad de movimientos del robot debe ser estudiada ya que dependiendo de la tarea esta debe ajustarse automáticamente. Por ejemplo, cuando no hay objetos cercanos al robot, este puede desplazarse a mayor velocidad que cuando está en un ambiente con varios objetos en movimiento.

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Guia de programación con NXC (disponible en la fotocopiadora del insti por 0’80€ )

Guia de programación con NXC (disponible en la fotocopiadora del insti por 0’80€ )

es decir, cambios desde un valor bajo RAW a otro alto o viceversa. Por ejemplo, al pulsar un sensor decontacto, se cambia de un valor RAW alto a otro bajo. Cuando lo liberas, sucede al revés.Cuando ajustas el valor del modo del sensor a SENSOR_MODE_PULSE , sólo se contabilizan lastransiciones de bajo a alto. De esta manera, cada vez que se presiona y libera el sensor, cuenta como 1.Cuando seleccionar el modo SENSOR_MODE_EDGE , ambas transiciones son contadas, de modo que cadavez que se pulsa y libera el sensor, cuenta como 2.. Cuando cuentas pulsos o escalones, necesitas poner a0 el contador. Para ello debes usar el comando ClearSensor() , el cual pone a cero el sensor indicado.Veamos un ejemplo. El siguiente programa usará un sensor de contacto para conducir el robot. Conecta elsensor de contacto al cable más largo que tengas. Si pulsas el sensor rápidamente dos veces el robotavanza. Si lo pulsas una vez se detiene.

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Vision based localization: from humanoid robots to visually impaired people

Vision based localization: from humanoid robots to visually impaired people

One of the most successful monocular SLAM approaches is the Parallel Tracking and Mapping (PTAM) approach [Klein and Murray, 2007]. PTAM was originally developed for augmented reality purposes in small workspaces and combines the tracking of many hundred of features between consecutive frames for accurate camera pose estimates and non-linear map optimization. The map optimization uses a subset of all camera frames of special importance in the reconstruction (keyframes) to build a 3D map of the envi- ronment. Recently, [Bl¨osch et al., 2010] showed a vision-based navigation approach for Micro Aerial Vehicles (MAVs) that uses PTAM for accurate pose estimates. The main limitations of PTAM are that it does not scale well with larger environments and that it is necessary to simulate a virtual stereo pair to initiliaze the algorithm. This initialization is carried out in order to estimate an approximate depth of the initial 3D points. Then, new 3D points will be triangulated according to previous reconstructed keyframes. This initialization procedure plays a very important role in the final quality of the 3D map and results can differ substantially from real ones if this stereo initialization is not accurate enough as for example it was shown in [Wendel et al., 2011]. Therefore, in order to avoid these problems we propose to use our own stereo visual SLAM algorithm to build an accurate 3D map of the scene and then perform efficient and fast monocular vision-based localization with visibility predicition. In Section 5.4.3 we compare our monocular vision- based localization algorithm to the PTAM approach under one sequence performed by the HRP-2 robot.

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Dotación de la capacidad de localización y mapeo simultáneo indoor a un robot móvil terrestre usando sensores IMU y LIDAR sobre el Framework ROS

Dotación de la capacidad de localización y mapeo simultáneo indoor a un robot móvil terrestre usando sensores IMU y LIDAR sobre el Framework ROS

El resultado del trabajo de grado realizado fue la dotación de la capacidad de localización y mapeo simultáneos a un vehículo terrestre mediante el framework ROS y la fusión sensorial de una unidad de medición inercial y un LIDAR, lo que le permite al robot móvil, tener la posibilidad de realizar por lo menos dos técnicas de SLAM, específicamente las que proveen Gmapping y HectorSlam. Aún con la capacidad de realizar SLAM, la arquitectura ARM no permite compilar todas las librería necesarias para la completa implementación, con lo cual se dificultó la incorporación de un sistema de odometría visual y por conflictos constructivos no se incluyó un encoder con mayor resolución, que afecto la precisión de los resultados.

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Sistemas de control digital multivariable nolineal para controlar la trayectoria espacial de un robot de seis articulaciones

Sistemas de control digital multivariable nolineal para controlar la trayectoria espacial de un robot de seis articulaciones

La Formulación Geométrica Inversa (FGI) para un manipulador robótico de n grados de libertad, consiste en determinar las magnitudes del vector de variables articulares q con el fin de alcanzar la posición P y la orientación R del efector operacional del robot para lograr un objetivo en la localización establecida; es decir si se establece la localización (posición P y orientación R) del efector operacional del robot, conociendo los parámetros geométricos de los elementos de la estructura mecánica, es posible determinar los valores de los ángulos/desplazamiento de articulación q del robot de manera que se pueda posicionar al efector operacional como se desee y analizar además si el efector operacional puede o no alcanzar dicha localización y además determinar de cuántas maneras lo puede hacer, debido que la solución de la Geometría Inversa de un manipulador robótico no es única. Como las variables independientes en un robot son las variables de articulación q y una tarea determinada se suele especificar en términos del sistema de coordenadas del espacio de operación, por lo que el problema Geométrico Inverso se utiliza con mayor frecuencia cuando se trata de solucionar la geometría de un robot. En general la expresión de la Geométrica Inversa de un robot manipulador se puede deducir de la ecuación (2.17) y definirla como:

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