Tesistas
Diseño de una red neuronal para su aplicación en el monitoreo en tiempo real de una cinética microbiana usando espectroscopía Raman
Resumen
La espectroscopia Raman es una técnica de análisis que ha sido implementada para el monitoreo de procesos biológicos. A partir de modelos de regresión permite visualizar en tiempo real el cambio en la concentración de diferentes elementos. Por otra parte, los modelos de redes neuronales de memoria a corto y largo plazo (LSTM) permiten realizar predicciones de series temporales a partir de uno o más valores analizados. A partir de esto se plantea la posibilidad de implementar este tipo de modelos al monitoreo de procesos biológicos en conjunto con los modelos de regresión, con el objetivo de realizar predicciones sobre el cambio en la concentración de los elementos de interés. En este proyecto se configuró un modelo LSTM con 2 capas y 80 unidades neuronales que permite realizar hasta 12 horas de predicciones a partir de 12 horas de información previa sobre la concentración de la fuente de carbono, la biomasa y del ácido orgánico de interés. Utilizando el error cuadrático medio (MSE) como función de costo se logró obtener un error de entrenamiento, validación y prueba de 5.01E-04, 5.05E-04 y 5.05E-04 respectivamente. Para observar el desempeño del modelo LSTM se realizaron 32 predicciones en intervalos de una hora, utilizando los datos de una cinética microbiana monitoreada mediante espectroscopia Raman. Al comparar los datos de las predicciones con los datos del modelo de regresión se obtuvo un valor MSE mínimo de 1.194 (2.9 %) y un valor MSE máximo de 5.8999 (18.7 %); al compararlos con los datos de laboratorio se obtuvo un valor MSE mínimo de 0.5235 (1.5 %) y un valor MSE máximo de 14.4597 (19.3 %); y por último se realizó la comparación con un modelo logístico generado a partir de los datos de laboratorio en cada una de las predicciones, obteniendo un valor MSE mínimo de 4.2642 (6.2 %) y un valor MSE máximo de 55.8067 (88.9 %). Se observó que el desempeño del modelo LSTM depende ampliamente del modelo de regresión que se este utilizando. Además, debido a la alta sensibilidad que tienen los microorganismos a los parámetros del ambiente es conveniente modificar el modelo LSTM para que analicé datos de otros sensores importantes para el desempeño de la producción de los microorganismos durante el cultivo.
Sistema multimodal de reconocimiento de emociones empleando la interacción con el robot humanoide NAO
Resumen
Actualmente, el reconocimiento de emociones es un tema de investigación que se encuentra en auge debido a la necesidad de establecer una interacción hombre-robot (IHR) natural. Esta investigación describe el desarrollo de dos sistemas unimodales y un sistema bimodal para el reconocimiento de emociones bajo dos señales de entrada: imagen y voz.
En la primera fase de esta investigación, se implementaron dos sistemas de redes neuronales convolucionales (CNN) con cada una de las señales de entrada, empleando bases de datos preexistentes en las fases de entrenamiento, validación y prueba con el fin de ajustar el modelo y obtener un buen desempeño. En la segunda fase se ponderaron los resultados obtenidos previamente, obteniendo un sistema bimodal que contempla las dos señales de entrada. Para la última fase las CNN se vuelven a entrenar y a ajustar, en esta ocasión, con una base de datos propia obtenida a partir de la interacción con el robot humanoide NAO.
El objetivo de generar una base de datos a partir de la interacción con NAO consiste en obtener datos más naturales al reducir la sobreactuación de las emociones estando frente a un robot de aspecto humanoide.
Diseño de algoritmos para la navegación autónoma del vehículo "AutonoNOMOS mini v2" con obstáculos estáticos y móviles en un entorno controlado
Resumen
En este proyecto de investigación se proponen técnicas de navegación autónoma en tiempo real basadas en redes neuronales convolucionales, implementadas en simulación utilizando ROS-Gazebo así como en un prototipo real. El prototipo de trabajo es un robot móvil de configuración Ackerman (AutoNOMOS Mini V2), que tiene una escala 1:10 en comparación a un auto convencional. La velocidad de desplazamiento es constante, sin embargo, la red neuronal convolucional controla y decide el ángulo de dirección, en ese sentido, la entrada de la red es la imagen observada por una cámara RGB colocada en la parte superior del prototipo y centrada, mientras que la salida es el ángulo de dirección.
El enfoque principal en el que está basada esta investigación es la propuesta de los modelos de red para realizar ciertas actividades: navegación autónoma sin obstáculos, con obstáculos estáticos y con obstáculos móviles. Estas tareas forman parte de la categoría AutomodelCar del Torneo Mexicano de Robótica.
Para su implementación en tiempo real y sobre el prototipo real, es necesario utilizar un sistema de gran velocidad de cómputo, por lo que se aplicaron ciertas actualizaciones al robot para que la navegación autónoma fuera posible. Por otro lado, crear una base de datos para cada una de las tareas es primordial para que el aprendizaje de los modelos pueda ser realizado. Tanto los modelos y entrenamiento, como las bases de datos etiquetadas para las tareas específicas, son las contribuciones principales de este proyecto.
Sistema de asistencia a la conducción implementando una red neuronal en un dispositivo móvil
Resumen
El presente trabajo de tesis aborda el desarrollo y la implementación en un dispositivo móvil de un Sistema de Asistencia a la Conducción que genera recomendaciones sonoras a los conductores de automóviles. Mediante el entrenamiento de algoritmos de aprendizaje profundo basados en redes neuronales convolucionales, este proyecto aportó un sistema de reconocimiento de distracciones comunes en conductores implementado en una aplicación Android para la alerta temprana de la conducción distraída. Con base en los datos del INEGI se puede observar que el automóvil es el tipo de vehículo que mayormente sufre accidentes viales, por tal motivo, el presente trabajo se enfoca en este tipo de transporte.
Mediante el análisis de bases de datos y la generación de una base de datos local de conductores de automóviles se realizaron entrenamientos con diversos modelos de redes neuronales convolucionales. Utilizando la técnica de “transferencia de aprendizaje”, se obtuvo el mejor modelo de red, capaz de detectar la conducción segura y nueve distracciones en conductores de automóviles: Enviando SMS con mano derecha, Llamada con mano derecha, Enviando SMS con mano izquierda, Llamada con mano izquierda, Manipulando la radio/GPS, Ingiriendo bebidas, Buscando algo en la parte de atrás, Maquillando/Arreglando el cabello y Hablando con pasajero. Este modelo de red neuronal se implementó en un dispositivo móvil utilizando una aplicación Android.
Diseño e implementación del sistema de control lateral para un robot móvil AutoNOMOS mini v2
Resumen
Este trabajo detalla el diseño y la implementación de un sistema de control para el movimiento lateral de un robot móvil. Este control se basa en el área de error de posición obtenida de forma visual por la cámara Intel Real Sense a bordo del robot AutoNOMOS mini v2. El área de error es la superficie de que tan separado se encuentra el centro del robot con respecto al centro de los carriles.
Se describe el proceso para la detección de las líneas del carril. También se describe un enfoque para obtener el área de error. Finalmente, se realiza el control lateral verificando su rendimiento en el simulador Gazebo y en una pista real, demostrando que el robot mantiene su posición dentro del carril durante todo el trayecto.
Desarrollo e implementación de un sistema de identificación de signos de la lengua de señas mexicana basado en redes neuronales y el sistema embebido Jetson Nano
Resumen
En el presente trabajo de tesis se muestran las etapas para el desarrollo de una red neuronal convolucional (RNC) la cual permite clasificar en tiempo real signos de la lengua de señas mexicana. Se pueden identificar cuatro partes principales en esta investigación; la recolección, limpieza y tratamiento de las imágenes de la base de datos, el desarrollo de la RNC en la plataforma Google Colaboratory, la obtención de un modelo compatible con la tarjeta Jetson Nano y la ejecución en tiempo real del modelo de clasificación, el cual muestra un 94.85% de exactitud ante un conjunto de pruebas de 2,100 imágenes. Dicho modelo fue obtenido a través de la optimización de una RNC propuesta variando el número de filtros, capas de convolución y valor del optimizador para 10 modelos de RNC basados en una RNC propuesta. La base de datos en general contiene 10,500 imágenes en escala de grises la cual es una integración de bases de datos de la lengua de señas americana, bengalí y colombiana, así como imágenes propias adquiridas. Se presentan además los algoritmos necesarios para transformar un modelo de RNC a un archivo el cual puede ser ejecutado por la tarjeta Jetson Nano. Finalmente, se muestran las pruebas realizadas en un entorno físico y con voluntarios con las cuales se comprobó el funcionamiento de este sistema permitiendo observar el reconocimiento en tiempo real para cada signo estático de la LSM realizado por los usuarios.
Desarrollo de personajes virtuales 3D para el sitio arqueológico de Monte Albán, Oaxaca
Resumen
El desarrollo de tecnologías 3D ha permitido nuevas maneras de promocionar, observar y experimentar el patrimonio cultural. Mediante el modelado 3D se puede crear, recrear y reconstruir virtualmente un determinado bien cultural, en donde las personas pueden desplazarse utilizando un avatar o personaje.
Esta tesis se enfoca en la creación de personajes virtuales 3D para el sitio arqueológico de Monte Albán, Oaxaca. Para su desarrollo fue necesario conocer y aplicar el proceso metodológico completo, desde la definición del concepto, sketch art, modelado, mapeado UV, texturizado, rigging, animación y exportación al motor gráfico. También se investigaron los aspectos más relevantes de la cultura zapoteca, que habitó la gran ciudad de Monte Albán durante su periodo de mayor esplendor, haciendo énfasis en la indumentaria, que incluye el calzado, tocado, adornos y armas de guerra, con la finalidad de obtener referentes visuales y conceptuales aplicables al diseño de los personajes.
Siguiendo el proceso metodológico se desarrollaron dos personajes, un guerrero zapoteca y un jaguar, que fueron modelados y texturizados utilizando herramientas de escultura digital en Zbrush y optimizados para obtener modelos de baja poligonización; mismos que fueron articulados y animados en 3dMax. Las animaciones generadas corresponden a las principales acciones de los personajes dentro del entorno: condición inmóvil, caminar, correr y saltar.
Por último, se llevó a cabo la implementación de los personajes en la plataforma de Unity y se programaron las secuencias de movimiento. Posteriormente, se evaluó el funcionamiento de las acciones mediante pruebas de movimiento que permitieron detectar situaciones problema y hacer mejoras para una buena funcionalidad.
Detección de escaleras basado en aprendizaje profundo implementado en un robot de búsqueda y rescate para navegación semiautónoma
Resumen
La robótica para desastres se encarga de permitir que los equipos de primeros auxilios y otras partes interesadas perciban y actúen a distancia del incidente. Después de una catástrofe, los robots pueden realizar tareas tales como: recolección de información, inspección estructural, búsqueda de sobrevivientes o servir como repetidores inalámbricos. Los retos para los robots terrestres surgen del ambiente desordenado y complejo donde operan, los cuales son una combinación de elementos verticales y horizontales con superficies irregulares. Por lo tanto, es muy difícil para los humanos obtener suficiente conocimiento de los alrededores del robot para guiarlo de manera óptima en entornos desconocidos. A causa de esto, la teleoperación pura no es deseable.
Uno de los obstáculos más comunes en zonas de desastres son las escaleras, por lo cual, un error humano al atravesar este obstáculo ocasionaría una misión fallida. Para mejorar la teleoperabilidad y disminuir la carga del teleoperador, en el presente trabajo de tesis se realiza la detección automática de escaleras mediante el uso de aprendizaje profundo y se utiliza un controlador que permite al robot alinearse con las escaleras de manera autónoma.
Comportamiento de niños con Trastorno del Espectro Autista (TEA) en el uso de sus funciones ejecutivas suscitadas a partir de interacciones cognitivas con un robot humanoide
Resumen
Los niños con TEA presentan primordialmente tres tipos de problemas: 1) patrones de comportamiento, actividades e intereses repetitivos y restringidos, 2) deterioro de la comunicación e interacción sociales, y 3) deterioro en su flexibilidad de pensamiento (DSM-5). Su exploración diagnóstica ha estado mediada por aspectos empíricos, teóricos, metodológicos o epistemológicos. Todos ellos considerados desde distintas áreas del conocimiento, a través de las cuales se han propuesto diversos tipos de intervenciones. Las explicaciones teóricas más importantes del comportamiento dentro del TEA han enfatizado la falta de interacción social de los niños con otras personas debido a: 1) deficiente sistema de interpretación de las intenciones y del estado mental de otras personas, 2) carencia de la optimización de sus funciones ejecutivas (FE) relacionadas con la capacidad de mantener una disposición apropiada de solución de problemas para el logro de una meta futura, y 3) deficiente adaptación social relacionada con la falta de empatía por su alta recurrencia de patrones detectados por sus actividades e intereses restringidos y repetitivos.
El objetivo que se cumple en la investigación es: describir, visualizar y analizar el comportamiento de niños con TEA y su flexibilidad adaptativa a partir del empleo de sus funciones ejecutivas asociados a un nivel de consciencia mientras interactúan con un robot humanoide empleado como vehículo de interacción asistida para generar un modelo de interacción cognitiva. Se consideró la inclusión del robot humanoide debido a la alta aceptación que ha tenido entre los niños, incluyendo a los del espectro autista. A través del robot se desarrollaron tareas para ejercitar algunas de sus FE asociadas a niveles de consciencia. Se empleó una metodología propia transdisciplinaria con el fin de 1) explorar, 2) visualizar, y 3) analizar la conducta de los niños, bajo condiciones experimentales para establecer un modelo de interacción cognitiva. El modelo como resultado de la tesis, se pone a prueba con niños con TEA y se sustenta en la alta capacidad de logro de las tareas e interés que alcanzan los niños durante las interacciones.
Detección simultánea, por medio de CNN, de múltiples robots NAO dentro de un campo de fútbol, con aplicación a RoboCup
Resumen
Este trabajo aborda la detección de múltiples objetivos de manera simultánea. De manera específi ca, se centra en la detección realizada por un robot jugador de fútbol dentro del campo de juego y que es exclusiva de los jugadores adicionales que se encuentren dentro de su campo de visión. Una vez realizada la detección de cada uno de los robots, el algoritmo de visión podrá también permitir la clasifi cación de los objetivos detectados como jugadores compañeros de equipo o adversarios. Para lograr lo anterior, el robot cuenta con un sistema de visión basado en arquitecturas de redes neuronales convolucionales y es entrenado con bancos de imágenes obtenidos de las diferentes ediciones de la competencia y bases de datos liberadas por otros equipos participantes.
Construcción de un dispositivo háptico de dos grados de libertad basado en un mecanismo paralelogramo con dinámica desacoplada
Resumen
El presente trabajo de tesis aborda la construcción y validación de un dispositivo háptico de dos grados de libertad, basado en un mecanismo paralelogramo con dinámica desacoplada. La plataforma experimental del dispositivo háptico está compuesta principalmente de un mecanismo paralelogramo, dos servomotores, dos servoamplicadores y una tarjeta de adquisición de datos. Cada servomotor tiene integrado un codicador incremental, los cuales se emplean para obtener los datos de la posición angular de los eslabones actuados. Cada servoamplicador tiene dos formas de configuraciones de control: velocidad y par.
Las validaciones que se realizan al dispositivo son: cinemática directa, inversa y cinemática diferencial, de igual forma se implementa un control cinemático y un controlador por par calculado en el espacio articular para el seguimiento de una trayectoria circular. También se realizó un ambiente virtual en MATLAB/Simulink, compuesto de una esfera que representa el punto de interfaz háptico o el efector final del dispositivo. Finalmente, se realizó la comunicacion del dispositivo háptico con el ambiente virtual.
Uso del robot humanoide NAO como herramienta de apoyo para la enseñanza del Jarabe Mixteco en niños de tercer grado de primaria
Resumen
Los usos de la tecnología pueden ser variados e inclusive, se podría decir que son ilimitados. El presente proyecto conjunta los avances tecnológicos desarrollados en los robots humanoides para apoyar la enseñanza de la danza del Jarabe Mixteco a niños de tercer grado de primaria.
La finalidad de este proyecto es que el robot funcione como un instrumento para el docente de tercer grado de primaria que imparte la materia “La entidad donde vivo”. En dicha asignatura se despliegan contenidos relacionados con las danzas tradicionales del estado de Oaxaca, el profesor emplea al robot como ejemplo para que los niños se interesen en aprender los pasos, la vestimenta y la música del Jarabe Mixteco.
Diseño e implementación en del carro-péndulo con base en un procesador digital de señales
Resumen
La teoría de control es el estudio del comportamiento de sistemas dinámicos. Al sistema a controlar se le denomina planta, ésta puede tener cualquier número de salidas o variables a controlar. Las variables podrían ser, por ejemplo, presión, velocidad, posición, temperatura, flujo, etc. El trabajo en el laboratorio es indispensable en la educación de ingeniería de control, sin la experiencia proporcionada por los ejercicios de laboratorio, los estudiantes no comprenderían plenamente sus aplicaciones y limitaciones. A pesar de sus virtudes, la formación de un laboratorio convencional tiene inconvenientes, tales como espacio, costo, disponibilidad, límite de plantas, etc.
Es posible implementar controladores reales sobre hardware en interacción con modelos físicos simulados en tiempo real, que permitan dar una idea muy aproximada al comportamiento de un sistema. Este tipo de implementación es comúnmente llamada Hardware-In-The-Loop(HIL), un simulador HIL es una técnica de prueba que simula el comportamiento de entradas y salidas de un sistema físico que es conectada a un controlador en tiempo real, ésta sustituye a la planta real en un laboratorio.
El sistema carro-péndulo invertido es un ejemplo muy utilizado para la enseñanza de la teoría de control. Consiste en un péndulo colocado sobre una articulación fija de un carro, el péndulo oscila libremente y el carro, con ayuda de una guía, se mueve de forma horizontal. El objetivo del control es llevar al péndulo en una posición vertical superior.
En este trabajo se propone la implementación de un sistema carro-péndulo invertido usando la técnica de simulación HIL con la finalidad de tener una planta virtual de bajo costo, en la que se puedan aplicar diversas técnicas de control con la seguridad de que la salida del sistema sea lo más cercano a la realidad. Para incrementar el realismo se va a tener una interfaz gráfica en la que visualmente se mostrarán los movimientos del sistema y su configuración.
Sistema domótico basado en la plataforma Raspberry Pi y comunicaciones inalámbricas controlado mediante órdenes de voz en un dispositivo Android
Resumen
En la actualidad, el reconocimiento de voz es una de las áreas del conocimiento con mayor énfasis debido a la disponibilidad de una gran cantidad de dispositivos con capacidad de procesamiento para realizar tareas relacionadas a dicho reconocimiento. Por otro lado, en el área de la domótica, los avances en tecnología inalámbrica permiten desarrollar sistemas cada vez más sofisticados.
Este trabajo presenta una investigaciónen en ambas áreas con la finalidad de desarrollar un sistema domótico que funcione mediante órdenes de voz. Se propone un sistema basado en una aplicación para dispositivo móvil con un sistema operativo Android y un sistema de control en una tarjeta de desarrollo Raspberry Pi. Este sistema tiene una aplicación instalada en un dispositivo móvil, que recibe órdenes por voz del usuario y las decodifica usando un vocabulario limitado que no requiere de una conexión a internet. El dispositivo móvil envía la información codificada mediante Wi-Fi a un sistema de control, implementado en una tarjeta de desarrollo Raspberry Pi para que finalmente, dicho sistema de control ejecute las órdenes del usuario a través de los actuadores correspondientes.
Se obtuvo un sistema funcional, el cual puede ser usado por personas conmovilidad corporal restringida y que no pueden utilizar sistemas domóticos convencionales. De esta manera se espera que brinde autonomía en la realización de algunas tareas comunes.
Corrección de rotación y traslación del sistema de locomoción del robot NAO
Resumen
En esta investigación se presenta el desarrollo y validación de dos propuestas de solución mediante técnicas de procesamiento de información visual para la estimación y corrección del error en el desplazamiento del robot humanoide NAO debido a factores inherentes a su sistema de locomoción.
La primera propuesta se basa en la detección de líneas mediante la transformada de Hough y la segunda se basa en el registro de imágenes utilizando como información la textura del suelo. El espacio de pruebas donde se desarrollan las técnicas es un laberinto fabricado en madera con una superficie de 180 cm x 300 cm y paredes de 60 cm de altura.
Se evalúa cada técnica al determinar el error de posición tanto en desplazamientos como en rotaciones después de recorrer una distancia determinada para alcanzar una posición final deseada, evaluando los tiempos de procesamiento para finalmente determinar cuál de las dos técnicas es más adecuada para realizar la corrección de posicionamiento dentro del entorno estructurado seleccionado.
En el penúltimo capítulo de esta tesis se describen algunas aplicaciones que se han podido lograr gracias al desarrollo de este trabajo de investigación, donde se destaca la participación en la competencia internacional RoboCup 2017 en Nagoya Japón.
Especificación y verificación de un protocolo de comunicación tolerante a fallas de desconexión para aplicaciones colaborativas
Resumen
La fusión de la computación y las telecomunicaciones ha tenido gran influencia en la manera en que se organizan los sistemas computacionales y ha propiciado el desarrollo de una gran variedad de aplicaciones para trabajo en grupo. Estas aplicaciones colaborativas están soportadas en redes de computadoras o sistemas distribuidos a través de Internet.
El aseguramiento de las comunicaciones entre los componentes de cualquier sistema informático es vital para su correcto funcionamiento. Los protocolos de comunicación representan el conjunto de reglas que rigen el formato y el significado de los mensajes que se intercambian entre las entidades y soportan el sistema de comunicación de cualquier red de computadoras.
El objetivo de esta tesis es desarrollar la especificación y verificación de un protocolo de comunicación tolerante a fallas de desconexión para aplicaciones colaborativas distribuidas a través de un método formal usando una herramienta de software especializada para validar y verificar su funcionamiento.
Es este trabajo se concibe y desarrolla una metodología que permite la especificación de un protocolo de comunicación que opera en la capa de aplicación por encima del protocolo TCP. Con esta metodología, se consigue la automatización del proceso de verificación y validación del mencionado protocolo, y con ello se comprueba la utilidad y efectividad en la incorporación de los servicios de comunicación tolerantes a fallas de desconexión en un entorno distribuido.