Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica

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https://hdl.handle.net/20.500.12590/17985

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Browsing Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica by browse.metadata.advisor "Barrios Aranibar, Dennis"

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    An approach of social navigation based on proxemics for crowded environments of humans and robots
    (MDPI, 2021) Daza Guardamino, Marcos Julio; Barrios Aranibar, Dennis
    Nowadays, mobile robots are playing an important role in different areas of science, industry, academia and even in everyday life. In this sense, their abilities and behaviours become increasingly complex. In particular, in indoor environments, such as hospitals, schools, banks and museums, where the robot coincides with people and other robots, its movement and navigation must be programmed and adapted to robot–robot and human–robot interactions. However, existing approaches are focused either on multi-robot navigation (robot–robot interaction) or social navigation with human presence (human–robot interaction), neglecting the integration of both approaches. Proxemic interaction is recently being used in this domain of research, to improve Human–Robot Interaction (HRI). In this context, we propose an autonomous navigation approach for mobile robots in indoor environments, based on the principles of proxemic theory, integrated with classical navigation algorithms, such as ORCA, Social Momentum, and A*. With this novel approach, the mobile robot adapts its behaviour, by analysing the proximity of people to each other, with respect to it, and with respect to other robots to decide and plan its respective navigation, while showing acceptable social behaviours in presence of humans. We describe our proposed approach and show how proxemics and the classical navigation algorithms are combined to provide an effective navigation, while respecting social human distances. To show the suitability of our approach, we simulate several situations of coexistence of robots and humans, demonstrating an effective social navigation.
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    An approach to improve simultaneous localization and mapping in human populated environments
    (IEEE, 2021) Inofuente Colque, Kevin Adier; Barrios Aranibar, Dennis
    One task that autonomous mobile robots have to perform in indoor spaces is to construct the map of their environment and report their location and orientation. This process is called Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). To do so, robots extract data through their sensors. However, in dynamic indoor environments, moving objects induce the SLAM process to collapse or diverge. Moving objects should not be taken into account to generate the map and the occlusions that they generate should be solved. In this work, we propose a robust and flexible approach for SLAM algorithms to perform better in human populated environments; by integrating a filtering scheme that manages moving and static objects. To illustrate the suitability of our approach, we implement Gmapping, as the classical SLAM algorithm, and RANSAC as the filter. Nevertheless, any other SLAM algorithm and filter can be implemented. The simulation tests have been carried out using three museum environments, which the robot can face in real life. Through the results obtained, it is possible to conclude that the proposed approach is efficient in managing the sensor data, filtering the outliers, and thus removing dynamic objects from the map.
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    Estudio comparativo de la aplicación de algoritmos de aprendizaje de máquina como soporte al mantenimiento basado en condición del proceso de ósmosis inversa
    (Universidad Católica San Pablo, 2024) Chavez Valdivia, Javier Alejandro; Barrios Aranibar, Dennis
    La osmosis inversa es un proceso ampliamente utilizado en la purificación del agua por medio de una membrana semi permeable encargada de retener todas las partículas da niñas para el hombre. Sin embrago, el desgaste de esta puede comprometer tanto la calidad del producto como el rendimiento del equipo, lo que eventualmente podría requerir de un mantenimiento mayor. Esto reduciría la disponibilidad del activo y generaría retraso en la prestación del servicio a los clientes. Esta investigación se centro inicialmente en hacer un estudio comparativo entre diferentes algoritmos de aprendizaje máquina capaces de poder clasificar y monitorizar el estado en tiempo real del proceso de ´osmosis inversa de la empresa DILO y con ello evitar en lo posible un desmontaje del activo. Se utilizaron algoritmos de clasificación tales como el Perceptrón Multicapa (MLP) y K-Nearest Neighbors (KNN), ambos reconocidos por su eficiencia y potentes a la hora de clasificar. En cada uno se utilizaron como parámetros de entrada: flujo de permeado, conductividad, presión, TDS y pH, los cuales, a su vez son indicadores tanto de la calidad del agua como del rendimiento del proceso. Finalmente, tras realizar diferentes pruebas y análisis con ambos algoritmos, y ver los resultados de las métricas (precisión, error, f1-score y recall), nos mostraron que el MLP, con dos capas ocultas, es el más adecuado para esta problemática.
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    Monitoreo de marcha humana utilizando un exoesqueleto pasivo
    (Universidad Católica San Pablo, 2024) Castelo Huaquipaco, Sebastian Michell; Barrios Aranibar, Dennis
    Para este trabajo se estudió el diseño y estructura de los exoesqueletos orientado a la monitorización y análisis de patrones de la marcha. En la actualidad la parálisis de los miembros o el mal funcionamiento de los mismos es un problema que va aumentando y afecta muchas personas. También se analizar ‘a los diferentes materiales de fabricación usados en los exoesqueletos, como los diferentes modos de conducción que determinara el accionar del sistema y la detección para confirmar la fiabilidad y hacer una posterior retroalimentación del mismo; finalmente implementar un exoesqueleto completamente funcional que tenga por función el monitoreo de la marcha y nos brinde datos fehacientes de la misma.