Hexápodo con marcha bio-inspirada para búsqueda aleatoria y detección de objetos

Se desarrolló un hexápodo virtual con marcha biológicamente inspirada controlado por redes neuronales basadas en la neurobiología. Se propusieron modelos basados en la neurociencia computacional para la integración de una trayectoria aleatoria y el retorno en línea recta, la modulación de la conduct...

Full description

Autores:
Pardo Cabrera, Josh
Rivero Ortega, Jesús David
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Autónoma de Occidente
Repositorio:
RED: Repositorio Educativo Digital UAO
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:red.uao.edu.co:10614/10997
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10614/10997
Palabra clave:
Ingeniería Mecatrónica
Redes neurales (Computadores)
Insectos
Robots móviles
Neurorobótica
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description Se desarrolló un hexápodo virtual con marcha biológicamente inspirada controlado por redes neuronales basadas en la neurobiología. Se propusieron modelos basados en la neurociencia computacional para la integración de una trayectoria aleatoria y el retorno en línea recta, la modulación de la conducta tomando como referencia redes de toma de decisiones, generadores de patrones centrales para la actuación de las articulaciones y para la corrección de la orientación de un agente. Además se desarrolló un sistema de identificación de objetos basado en mapas de sobresaliencia y procesamiento digital de imágenes. Los desarrollos se implementaron como módulos de ROS y se realizó la simulación del robot virtual en Gazebo, lo que permitió observar el resultado de la integración de las redes propuestas
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spelling Ramírez Moreno, David Fernandovirtual::4302-1Pardo Cabrera, Josh30c867ef64a739b68d65110b9b0df9ab-1Rivero Ortega, Jesús David7b77a86ada033a49b73eaa7ab7bb80dc-1Ingeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Occidente. Calle 25 115-85. Km 2 vía Cali-Jamundí2019-07-30T14:18:33Z2019-07-30T14:18:33Z2019-05-28http://hdl.handle.net/10614/10997Se desarrolló un hexápodo virtual con marcha biológicamente inspirada controlado por redes neuronales basadas en la neurobiología. Se propusieron modelos basados en la neurociencia computacional para la integración de una trayectoria aleatoria y el retorno en línea recta, la modulación de la conducta tomando como referencia redes de toma de decisiones, generadores de patrones centrales para la actuación de las articulaciones y para la corrección de la orientación de un agente. Además se desarrolló un sistema de identificación de objetos basado en mapas de sobresaliencia y procesamiento digital de imágenes. Los desarrollos se implementaron como módulos de ROS y se realizó la simulación del robot virtual en Gazebo, lo que permitió observar el resultado de la integración de las redes propuestasA biologically inspired walking virtual hexapod was developed and controlled by a neurocomputational system. Models based on computational neuroscience were proposed for random path integration and initial point return, decision making and behavior modulation, and for central pattern generation for joint actuation and orientation correction. Also an object identification system was developed based on saliency maps and digital image processing. The models were tested as ROS modules and the robot simulation was carried on Gazebo, what allowed to observe the result of integrating the proposed networksPasantía de investigación (Ingeniero Mecatrónico)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2019PregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a)application/pdf95 páginasspaUniversidad Autónoma de OccidenteIngeniería MecatrónicaDepartamento de Automática y ElectrónicaFacultad de IngenieríaDerechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidentehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2instname:Universidad Autónoma de Occidentereponame:Repositorio Institucional UAOG.-Z. Yang, J. Bellingham, P. E. Dupont, P. Fischer, . L. Floridi, R. Full, N. Jacobstein, V. Kumar, M. McNutt, . R. Merrifield, B. J. Nelson, B. Scassellati, M. Taddeo, R. Taylor, . M. Veloso, . Z. L. Wang y R. Wood, «The grand challenges of Science Robotics,» Science Robotics, vol. 3, nº 14, 2018. M. Iosa, G. Morone, A. Cherubini y S. Paolucci, «The Three Laws of Neurorobotics: A Review on What Neurorehabilitation Robots Should Do for Patients and Clinicians,» Journal of Medical and Biological Engineering, vol. 36, nº 1, pp. 1-11, 2016. Ignell, Nils Brynedal; Rasmusson, Niclas ; Matsson, Johan, «An overview of legged and wheeled robotic locomotion,» 2012. [En linea]. Disponible en: https://www.semanticscholar.org/paper/An-overview-of-legged-and-wheeledrobotic-Ignell-Rasmusson/dab7d6bd7e1372f2668633fec49b2b41120610e5. «Kinematic primitives for walking and trotting gaits of a quadruped robot with compliant legs,» Frontiers in Computational Neuroscience, vol. 8, nº 27, 2014. C. M. A. Pinto, D. Rocha, C. P. Santos y V. Matos, «A New CPG Model for the Generation of Modular Trajectories for Hexapod Robots,» AIP Conference Proceedings, vol. 1389, nº 1, 2011. A. Crespi y A. J. Ijspeert, «AmphiBot II : An Amphibious Snake Robot that Crawls and Swims using a Central Pattern Generator,» Proceedings of the 9th International Conference on Climbing and Walking Robots, pp. 19-27, 2006. A. J. Ijspeert, «Central pattern generators for locomotion control in animals and robots: A review,» Neural Networks, vol. 21, nº 4, pp. 642-653, 2008. J. Hurtado López, D. F. Ramírez Moreno y T. J. Sejnowski, «Decision-making neural circuits mediating social behaviors,» Journal of Computational Neuroscience, vol. 43, nº 2, pp. 127-142, 2017. Trossen Robotics, «PhantomX AX Metal Hexapod Mark III Kit,» [en linea]. Disponible en: https://www.trossenrobotics.com/phantomx-ax-hexapod.aspx. Case Western Reserve University, «Biologically Inspired Robotics,» [en linea]. Disponible en: http://biorobots.case.edu/projects/whegs/. C. M. A. Pinto, D. Rocha y C. 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