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El trabajo muestra un sistema de sensorización desarrollado para los robots móviles. Se trata de un anillo de sensores de distancia mediante infrarrojos con un bus I2C. El anillo permite la detección automática de obstáculos, de manera que se puede establecer un algoritmo de evitación de dichos obstáculos.

El vídeo muestra cómo se puede localizar de forma automática robots móviles mediante un drone. Éste está equipado con una cámara que le permite detectar a los robots, transfiriendo dicha información a un PC externo mediante comunicaciones wi-fi

El vídeo muestra como se puede mejorar la respuesta (trayectoria) de robots móviles mediante la fusión sensorial por Filtros de Kalman. Si únicamente se utiliza información de la odometría del robot (a partir de los encoders de las ruedas), se puede observar como al poco tiempo el robot pierde tanto la posición como la orientación. Una primera mejora se puede obtener mediante la fusión de datos de sensores como  giróscopos, acelerómetros o brújulas. A pesar de que se con este Filtro de Kalman se mejora mucho la respuesta del robot, aun se tienen problemas con el movimiento del robot.

El vídeo presenta el trabajo realizado para equipar a un robot móvil (Robotino, de Festo) con un manipulador de 4 grados de libertad. Tanto el control de las 3 ruedas omnidireccionales del robot como del movimiento de las articulaciones del manipulador se establece en la tarjeta de control de dicho robot.

En este vídeo se muestra el trabajo realizado en el que se ajusta la velocidad de un robot en función de la información que le suministra un sensor láser. El robot implementa un control de camino (persecución pura) que le indica ladescripción geométrica (sin tiempo) del movimiento que debe hacer. La velocidad de avance del robot se adapta en función de la distancia a los posibles objetos que se puede encontrar.

En este vídeo se muestra el trabajo realizado para la obtencion de la localización de un robot móvil (Robotino, de Festo) mediante el método de Monte-Carlo.Se trata básicamente de una implementación de la aplicación del filtro de partículas a la localización de Markov del robot dado un mapa de su entorno.

En este vídeo se muestra el trabajo realizado para la generación automática de trayectorias para robots móviles. Se dispone de una cámara cenital en el techo del laboratorio que detecta la posición y orientación del robot y del destino final, así como de la posición de diversos obstáculos. El sistema de control genera una trayectoria óptima libre de colisiones, enviándose a los robots.

En este vídeo se muestran los primeros trabajos realizados para controlar un robot (Robotino, de Festo)  equipado con 3 ruedas omnidireccioneales. En este caso se ha trabajado con la generación de trayectorias de movimiento (rectilíneas o tipo Spline), evitación de obstáculos, sensores de localización global, etc.