Manipuladores Móviles

El objetivo principal del Manipulador Móvil Manfred es el desarrollo de nuevas capacidades para operar en el entorno. El desarrollo de una nueva arquitectura de planificación y control basada en sensores permitirá la integración de información sensorial proveniente de un escáner láser, visión y un sensor de fuerza/torque. Para alcanzar este objetivo de manera eficiente, se requieren tres metas complementarias:
1. La arquitectura funcional integra percepción, control, planificación local y global para que el manipulador móvil pueda hacer frente a un amplio espectro de tareas típicas requeridas para un robot de servicio que opera en entornos interiores (desplazamiento en áreas no congestionadas, desplazamiento en áreas congestionadas, apertura de puertas y colaboración con humanos en el transporte de un objeto simple). La arquitectura se basará en retroalimentación de sensores externos para el control de interacción y planificación local basada en sensores para lograr una combinación adecuada de reactividad al entorno y suavidad en el control de interacción con objetos.
2. El sistema de control de interacción se basa en una retroalimentación sensorial de un control de impedancia. Al introducir el error posicional entre el efector final del brazo y el objeto como retroalimentación de sensor en el lazo de control de impedancia, la tolerancia a la incertidumbre de posición del manipulador móvil mejorará considerablemente. La estrategia de control de fuerza se basará en un control de impedancia debido a que el objeto a manipular no es exactamente el mismo y la tarea se realizará esporádicamente.
3. El sistema de percepción se basa en un escáner láser (2D y 3D) y visión (una en la mano y una cámara frontal) utilizada para resolver los problemas de desplazamiento y aproximación, y un sistema de visión se utilizará para estimar el error posicional durante la tarea de interacción.

Manfred_v2_1

Entries:
Automatic Demonstration and Feature Selection for Robot Learning
IEEE International Conference on Humanoid Robots, 2015, Seoul, South Korea
S. Morante Juan G. Victores
Action Effect Generalization, Recognition and Execution through Continuous Goal-Directed Actions
IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2014), 2014, Hong Kong, China
S. Morante Juan G. Victores A. Jardon
On Using Guided Motor Primitives to Execute Continuous Goal-Directed Actions
IEEE international symposium on robot and human interactive communication (RO-MAN 2014), 2014, Edinburgh, Scotland
S. Morante Juan G. Victores A. Jardon
Towards Robot Imagination Through Object Feature Inference
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2013)., 2013, Tokyo, Japan
Juan G. Victores S. Morante A. Jardon
On Using Humanoid Robot Imagination to Perform the Shortened Token Test
IEEE RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2014), 2014, Madrid, Spain
Juan G. Victores S. Morante A. Jardon
Semantic Action Parameter Inference through Machine Learning Methods
RoboCity2030 12th Workshop: Robótica Cognitiva, 2013, Madrid, Spain
Juan G. Victores S. Morante A. Jardon
Improving CGDA execution through Genetic Algorithms incorporating Spatial and Velocity constraints
IEEE International Conference on Autonomous Robot Systems and Competitions (ICARSC), 2017, Coimbra, Portugal
R. Fernandez-Fernandez D. Estévez Juan G. Victores
Reducing the Number of Evaluations Required for CGDA Execution through Particle Swarm Optimization Methods
IEEE International Conference on Autonomous Robot Systems and Competitions (ICARSC), 2017, Coimbra, Portugal
R. Fernandez-Fernandez D. Estévez Juan G. Victores
Robot Imitation through Vision, Kinesthetic and Force Features with Online Adaptation to Changing Environments
2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2018, Madrid, Spain
R. Fernandez-Fernandez Juan G. Victores D. Estévez

Entries:
Robocity16 Open Conference on Future Trends in Robotics
chapter: New trends and challenges in the automatic generation of new tasks for humanoid robots CSIC , ISBN: 978-84-608-8452-1, 2016
R. Fernandez-Fernandez Juan G. Victores C. Balaguer

Entries:
Robot Imagination System
Universidad Carlos III de Madrid , 2014
Juan G. Victores

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