Presentación del

Grupo de Sistemas Inteligentes

Grupo de sistemas inteligentes

En colaboración con:

Coordinadora: Dra. Mª Dolores Rodríguez Moreno malola.rmoreno@uah.es

Áreas de investigación se engloban dentro de la Inteligencia Artificial •  Planificación y optimización de tareas/workflow •  Sistemas de control autónomo (robótica) •  Optimización de rutas (path-planning) •  Aprendizaje automático •  Simulación y entornos virtuales de tutoría/entrenamiento

Miembros: 7 investigadores (4 Doctores) 5 tesis en progreso > 30 Proyectos Fin de Carrera

Dr. David F-Barrero Dr. Julia Clemente

Dr. Bonifacio Castaño Dr. Mª Dolores R-Moreno

Proyectos de investigación

•  Robótica/aerospacial •  Simulación y entornos virtuales •  Sistemas expertos •  RFID

Proyectos robótica/aerospacial HISPASAT:

•  Planificación en tierra de las operaciones de los satélites

NASA Ames: •  Colaboración con Intelligent Systems Division

JPL •  Colaboración Robotic Systems Estimation, Decision, & Control Group

ESA (proyectos) •  AMOCT (Advanced Mission Operations Concepts & Technologies) •  A4IM (Autonomy for Interplanetary Missions) •  OGATE (Cooperative systems for autonomous exploration missions)

INTA (CAB): •  Proyecto Ptinto: Sistema de control para robot de exploración río Tinto

HISPASAT Problema

•  Operaciones a realizar en los satélites eran generadas por ingenieros a mano y en papel (operaciones anuales y semanales)

•  Dedicación 1/3 tiempo de un ingeniero/año •  Inconsistencias entre documentos •  Dependen de factores externos, maniobras, uso de baterías y

tanques, y operaciones de mantenimiento (cambios continuos) •  Número de satélites se incrementaba

Aportación •  Planificación operaciones en tierra de los satélites de comunicaciones en 15’ •  Reducción del tiempo •  Consistencia documentos modificados •  Fácil de utilizar

NASA Ames

•  En las técnicas para la planificación de las operaciones en Tierra de misiones como Phoenix y Curiosity

Colaboración con “Intelligent System Division”

Habitat

Astronauta y rover Gromit para tareas de prospección

Plan de navegación y ejecución de tareas

Robot K9 para tareas científicas •  Sistema de control autónomo

collaborativo entre rovers, astronautas y operadores en tierra

JPL

•  Colaboración autónoma y cooperativa de drones en misiones de defensa/exploración

Control de drones

•  Control UAVs mediante gestos (brazo) o el pensamiento

ESA Advanced Mission Operations Concepts & Technologies (con Mars & CNR):

•  Análisis de los problemas de futuras misiones •  Propuesta de soluciones basadas en IA para:

•  Aumento de la capacidad de manejar incertidumbres •  Explotación al máximo de los experimentos científicos •  Reducción del coste total en la operaciones

Autonomy for Interplanetary Missions (Automation and Robotics Section (ARS)) •  Arquitectura de control autónoma, genérica y reutilizable en rovers •  Reducción del coste de operaciones y maximizar experimentos •  Capacidad para responder a situaciones anómalas sin o poca supervisión •  Manejo de incertidumbre Cooperative systems for autonomous exploration missions (con ARS) •  Entorno para comparar arquitecturas de control robótico •  Definición de métricas •  Resultados con las principales arquitecturas utilizadas en entornos reales

Ptinto – INTA (CAB)

•  Exploración del río Tinto en Huelva •  Condiciones similares a Marte

•  Los robots con ruedas son ineficientes en medios rocosos y abruptos (utilizados en misiones Marte)

•  Los hexápodos tienen mayor complejidad de movimiento que los tradicionales con ruedas, mayor movilidad en terrenos difíciles y son más capaces de evitar obstáculos

•  Aplicar la arquitectura de control autónomo a un robot un hexápodo

Control brazo robótico

Sensores IR: Sensores volumétricos por infrarrojos para detección de obstáculos.

Detector RGB: Electrónica para detección, clasificación y procesado de colores. Alta sensibilidad y precisión.

Localización de objetivos: S i s t e m a r a d a r p a r a detección y caracterización de los diferentes objetivos del manipulador. Microcontrolador:

Controlador Arduino Mega de úl t ima generación para la integración de sensores y actuadores de movimiento.

Proyectos de investigación

•  Control robótico/aerospacial •  Simulación y entornos virtuales •  Sistemas expertos •  RFID

Simulación robótica

•  Testeo de arquitecturas de control con el entorno de simulación de ExoMars (ESA)

•  Desarrollo de un simulador del robot PTinto

Simulación para entrenamiento

•  Avatares: segmentar el comportamiento de los alumnos para monitorizar el aprendizaje

•  Tutor inteligente para supervisión automática

•  Generar casos de uso menos costosos que en el mundo real

Proyectos de investigación

•  Control robótico/aerospacial •  Simulación y entornos virtuales •  Sistemas expertos •  RFID

Sistemas Expertos

Planificación logística basado en la experiencia Sistema Experto capaz de aprender del comportamiento de humanos y

generar rutas parecidas al ellos, aunque éstas fueran a veces más largas que las que el sistema inicialmente generaba pero que no tenían en cuenta, por ejemplo, el tráfico u otros factores que el ser humano si.

Métodos de predicción Se pueden aplicar:

•  Al control de calidad de proceso de fabricación: piezas •  Detección de fraude •  Errores de facturación •  Y en general, dados unos parámetros de entrada y salida, el sistema

es capaz de aprender del comportamiento generado y predecir resultados en casos futuros

Proyectos de investigación

•  Control robótico/aerospacial •  Simulación y entornos virtuales •  Sistemas expertos •  RFID

RFID

Comunicaciones interactivas e inteligentes en grandes edificios I y II Desarrollo e implementación de una plataforma inteligente e interactiva para

aplicación en grandes edificios, con afluencia masiva de personas (con o sin discapacidad) para su guiado y monitorización través del mismo.

Supervisión y planificación en la asistencia de ancianos y discapacitados Desarrollo de un sistema de supervisión automática de personas con

necesidades especiales (por su edad, enfermedad o discapacidad) y de aplicación de los recursos disponibles para intervenir cuando se den casos de emergencia o necesidad.

Comunicaciones interactivas e inteligentes en grandes edificios I

Problema •  Dificultad en la orientación en el interior de un edificio y en la

localización de un destino concreto. •  Planificación de rutas no personalizada.

Aportación •  Sistema basado en tecnología interactiva.

•  Multi-agente, Planificación Automática (personalizada) y Tecnología Bluetooth (terminal del usuario).

•  Resultados •  Patente (Punto de acceso inalámbrico para piconet extendida) •  Sistema que determina la identidad, el destino, la posición y la

dirección de las personas, en el interior de un edificio •  Generación de un plan de movimiento que encamina a cada

visitante a su destino, de la forma más eficiente en cada momento •  Envío de información personalizada a cada usuario en su terminal

Comunicaciones interactivas e inteligentes en grandes edificios II

Problema •  Dificultad en manejo de terminales (personas de avanzada edad) •  Reducir cableado por el edificio •  Ausencia de una gestión eficiente de recursos del edificio

Aportación •  Sistema de planificación adaptado a las necesidades del usuario (ej.

minusvalías) que monitoriza que alcance su punto de destino •  Sistema de detección mediante RFID y de comunicaciones con Zigbee •  Gestión de las personas que pueden

ser atendidas con los recursos del edificio de forma eficiente

•  Prototipo instalado en la biblioteca de Meco para localización de libros,

salas y personas

Supervisión y planificación en la asistencia de ancianos y discapacitados

Objetivos •  Se pretende avanzar el estado del arte en la atención de la

discapacidad mediante la automatización de protocolos para la monitorización de estados, evaluación de riesgos y estrategias de prevención y actuación

•  Proporcionando: •  Supervisión no invasiva e interactiva de las actividades de la vida

cotidiana y el estado del usuario de acuerdo a un conjunto de parámetros establecidos

•  Análisis a corto y largo plazo para estimar las necesidades de cada usuario e identificar situaciones potenciales de riesgo

•  Información a los familiares, cuidadores u otros profesionales, del bienestar del usuario, con alertas instantáneas en los casos de eventos adversos y estados de emergencia

•  Empleando técnicas de AI: “Reconocimiento de metas”