Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN ROBOT CARTESIANO DE 3 GRADOS DE LIBERTAD
Juan Zuluaga Gómez1,2,4 , Edgar Arcos, Msc2,3 , Julie Berrio, Msc2,3 , Sergio Corredor2 1 Optimización
de procesos con nanotecnología y nuevas fuentes de energías 2 Robótica y Automatismos 3 Inteligencia y Visión Artificial 4 Ingeniería en Rehabilitación
Universidad Autónoma del Caribe Grupo de Investigación en Ingeniería Mecatrónica (GIIM), 2015
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
PRESENTACIÓN 1
2 3
4
5 6 7
Problema de Investigación Antecedentes Pregunta problema Objetivos Referente Teórico Antecedentes de los Autómatas Robot Cartesiano Reconocimiento de voz Metodología Fase 1 Fase 2 Fase 3 Presentación y Análisis de Resultados Conclusiones Prospectiva
Conclusiones
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Antecedentes
¿Que se enseña en las asignaturas de Diseño Mecatrónico y Sistemas Inteligentes?
Diseño Mecatronico Dinámica mecánica Electrónica de baja y alta potencia Electromecánica Óptica Procesamiento de Señales
Sistemas Inteligentes Sistemas de Lógica Difusa Sistemas de clasificación usando Redes Neuronales Artificiales
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Pregunta problema
Descripción del problema de Investigación
El diseño mecatrónico junto con los sistemas inteligentes puede llegar a ser de gran utilidad para los estudiantes de Ingeniería Mecatrónica al momento de realizar un prototipo de robot cartesiano
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Pregunta problema
Descripción del problema de Investigación
El diseño mecatrónico junto con los sistemas inteligentes puede llegar a ser de gran utilidad para los estudiantes de Ingeniería Mecatrónica al momento de realizar un prototipo de robot cartesiano Pregunta Problema ¿Cual será el desarrollo y la optima implementación de un robot cartesiano de tres grados de libertad con sistema pick and place y reconocimiento de comandos por voz?
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Descripción del problema de Investigación
Justificación Relevancia Académica Sistema de fácil uso Conocimiento de lenguajes Open-source como Python Aprendizaje autodidáctico
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Descripción del problema de Investigación
Justificación Relevancia Académica Sistema de fácil uso Conocimiento de lenguajes Open-source como Python Aprendizaje autodidáctico
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Objetivo General
Objetivos
Objetivo General 1
Desarrollar e implementar un robot cartesiano de 3 grados de libertad para realizar dibujos y operaciones de pick and place.
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Objetivos Específicos
Objetivos
Objetivos Específicos 1
Determinar los materiales electrónicos y mecánicos para la construcción física del robot cartesiano.
2
Desarrollar una interfaz de fácil uso con el usuario en un lenguaje open-source para la completa manipulación del robot cartesiano.
3
Demostrar la efectividad de las redes neuronales artificiales para la identificación de comandos de voz.
4
Crear estrategias de divulgación de los resultados obtenidos del proyecto a través de eventos y publicaciones científicas.
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Antecedentes de los Autómatas
Primeros Inicios
Historia 1
Máquinas automáticas para facilitar el trabajo y satisfacer la curiosidad
2
Gallo de Estrasburgo en 1352
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Antecedentes de los Autómatas
Primeros Inicios
Historia 1
Máquinas automáticas para facilitar el trabajo y satisfacer la curiosidad
2
Gallo de Estrasburgo en 1352 Diferentes configuraciones para un robot
3
1 2 3 4 5
Robot Esférico o Polar Robot Cilindrico Robot Angular Robot Scara Robot Cartesiano
Gallo de Estrasburgo
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Robot Cartesiano
Robot Cartesiano Ventajas del Robot Cartesiano 1
Precisión uniforme en su espacio de trabajo
2
Alta fiabilidad trayectorias previamente especificadas
3
Movimiento vertical, horizontal y transversal
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Reconocimiento de voz
Reconocimiento de comandos de voz
La Voz 1
El rango audible se encuentra entre 20 Hz-20 KHz
2
El rango del habla humana esta entre 250-3000 Hz (4-8KHz)
3
Frecuencia de muestreo de 22050 Hz Análisis de Fourier para la identificación de 3 palabras
4
1 2 3
Cuadro Círculo Triángulo
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Reconocimiento de voz
Reconocimiento de comandos de voz Redes Neuronales Artificiales 1
Sistema de interconexión de neuronas artificiales que colaboran entre sí para producir un estímulo de salida
2
Función de propagación, activación y una de transferencia
3
McCulloch y Pitts son considerados como los padres de las Redes Neuronales Artificiales debido a que fueron los primeros en diseñar una neurona artificial
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Fases 1
Fase 1: Diseño físico y construcción del robot cartesiano, selección de motores y controladores
2
Fase 2: Interfaz grafica, transmisión serial y procesamiento de imágenes
3
Fase 3: Procesamiento de Voz con redes neuronales artificiales
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Fase 1
Diseño y construcción física
1
Fuente de voltaje de computador
2
Dimensiones de: 50x50x30cm
3
4 controladores Pololu A4988 4 Motores Nema 17
4
1 2 3
Velocidad de 0.42 cm/s Error de 0.01 cm 200 pasos (1.8◦ )
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Fase 1
Robot cartesiano en SolidWorks 1
Se diseñó en el CAD SolidWorks
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Fase 1
Robot cartesiano físico Base de Madera de 50x50x30 cmts 4 Columnas de madera 2 tubos guías, 1 tornillo sin fin 4 Acoples hechos en torno, tornillo-motor Tarjeta controladora 1 Arduino Uno
Conclusiones
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Interfaz gráfica
1
Se construyó en Python usando librerías: Cv2, Tkinter, tkFileDialog, re, image, entre otros
2
Resolución fue de 1300x700
3
La interfaz se encuentra dividida en: 1 2 3 4 5 6
Generación automática de figuras geométricas Control manual de los 3 ejes Monitoreo de posición de la herramienta de trabajo Control automático de cajas Procesamiento de imágenes Reconocimiento de comandos de voz para dibujar figuras
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Interfaz gráfica
Interfaz gráfica en Python
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Fase 2
Metodologías de trabajo
1
Tomar los datos del usuario (figura predefinida) o dibujar figura desde archivo .PNG (280x280)
2
Activar control manual del robot cartesiano
3
Control automático del sistema pick and place
4
Activar sistema de reconocimiento de comandos de voz de cualquiera de las 3 palabras
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Fase 3
Procesamiento de voz
Realizar 3 figuras geométricas diferentes (cuadro, círculo, triángulo) Implementación de libería: Pybrain (Dataset) Se crea el DataSet Consta de 20 muestras por palabra 60 patrones de entrenamiento
Implementación de librería: Neurolab Se ingresa el Dataset para entrenar la red
Se usaron otras librerías como Numpy y Obspy
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Fase 3
Red Neuronal Artificial
Características Red Neuronal Artificial Multicapa, Retropropagada Capa de entrada de 5 neuronas (5 valores pico del análisis espectral) Capa oculta 1 de 50 neuronas Capa oculta 2 de 6 neuronas Capa de salida de 2 neuronas (Combinación 00,01,11)
Problema de Investigación
Objetivos
Fase 3
Red Neuronal Artificial
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Entrenamiento Red Neuronal Artificial El algoritmo fue diseñado con un máximo de 1000 iteraciones (goal) Erro máximo de 0.02 El entrenamiento demoró 15 segundos
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Análisis espectral palabra “círculo”
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Análisis espectral palabra “cuadro”
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Análisis espectral palabra “triángulo”
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Evaluación de la Red Neuronal Artificial
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Resultados
Figuras Geométricas El triangulo fue definido con: 1 2
Base de 3 cm Altura de 4 cm
El rectangulo fue definido con: 1 2
Base de 2.5 cm Altura de 5 cm
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Presupuesto
RUBROS 4 Motores Nema 17 4 Controladores Pololu Elementos electrónicos 4 Acoples motor - tornillo sin fin Madera Tornillos y tubos TOTAL PRESUPUESTO DEL PROYECTO
Valor
$ 180.000 $ 80.000 $ 100.000 $ 120.000 $ 40.000 $ 30.000 $ 550.000
Cuadro: Presupuesto general del proyecto
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Conclusiones
El desarrollo de un robot cartesiano conjugó una gran cantidad de ramas de la ingeniería como, la mecánica, electrónica, programación, sistemas inteligentes, diseño mecatrónico, por lo cual es considerado un proyecto integrador Se concluye que la utilización de motores paso a paso, disminuyó el error en el trazado final de todas las ilustraciones El desarrollo de sistemas mecatrónicos usando Python como lenguaje de programación trae grandes ventajas, como la eficacia del proceso, velocidad de computo, fácil manejo de matrices y posibilidad de acople con otros programas como Arduino Se concluye que la red neuronal artificial retropropagada es muy versátil para sistemas de reconocimiento de comandos de voz alcanzo porcentajes de acierto de hasta 99 %
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Prospectiva
Prospectiva
Trabajos Futuros Usar finales de carrera para cerciorar los límites del espacio de trabajo del robot cartesiano Probar mecanismos diferentes al de tornillo sin fin, para aumentar la velocidad del proceso Explorar nuevas funcionalidades del robot cartesiano
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
Conclusiones
Bibliografía
M. Beyreuther, R. Barsch, L. Krischer, et al. ObsPy: A Python Toolbox for Seismology. SRL, 81(3):530–533, 2010. M. Pose. Introducción a las Redes de Neuronas Artificiales. J. Segovia, M. Alamilla, and J. Domínguez. Robot cartesiano seguimiento de trayectorias irregulares arbitrarias mediante computadora. Master’s thesis, Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, 2007.
Prospectiva
Problema de Investigación
Objetivos
Referente Teórico
Metodología
Resultados
MUCHAS GRACIAS
Conclusiones
Prospectiva
