stringtranslate.com

Robótica

Expertos en robótica con tres robots exploradores de Marte . En el centro y al frente se encuentra el repuesto de vuelo del primer explorador de Marte, Sojourner , que aterrizó en Marte en 1997 como parte del Proyecto Mars Pathfinder. A la izquierda se encuentra un vehículo de prueba Mars Exploration Rover (MER), que es un hermano funcional de Spirit y Opportunity , que aterrizó en Marte en 2004. A la derecha se encuentra un explorador de pruebas para el Laboratorio Científico de Marte, que aterrizó en Marte con Curiosity en 2012.

La robótica es el estudio interdisciplinario y la práctica del diseño, construcción, operación y uso de robots . [1]

En ingeniería mecánica , la robótica es el diseño y la construcción de las estructuras físicas de los robots, mientras que en informática , la robótica se centra en los algoritmos de automatización robótica. Otras disciplinas que contribuyen a la robótica son la ingeniería eléctrica , de control , de software , de información , electrónica , de telecomunicaciones , informática , mecatrónica y de materiales .

El objetivo de la mayoría de la robótica es diseñar máquinas que puedan ayudar y asistir a los humanos . Muchos robots están diseñados para realizar trabajos que son peligrosos para las personas, como encontrar supervivientes en ruinas inestables y explorar el espacio, minas y naufragios. Otros reemplazan a las personas en trabajos que son aburridos, repetitivos o desagradables, como limpiar, monitorear, transportar y ensamblar. Hoy en día, la robótica es un campo en rápido crecimiento, a medida que continúan los avances tecnológicos; la investigación, el diseño y la construcción de nuevos robots sirven para diversos propósitos prácticos.

Aspectos de la robótica

Aspecto mecánico
Aspecto eléctrico
Aspecto del software

La robótica generalmente combina tres aspectos del trabajo de diseño para crear sistemas robóticos :

  1. Construcción mecánica: un armazón, forma o figura diseñada para lograr una tarea en particular. Por ejemplo, un robot diseñado para desplazarse sobre tierra o barro pesado podría utilizar orugas . Los robots inspirados en el origami pueden percibir y analizar en entornos extremos. [2] El aspecto mecánico del robot es principalmente la solución del creador para completar la tarea asignada y lidiar con la física del entorno que lo rodea. La forma sigue a la función.
  2. Componentes eléctricos que alimentan y controlan la maquinaria. Por ejemplo, el robot con orugas necesitaría algún tipo de energía para mover las orugas. Esa energía viene en forma de electricidad, que tendrá que viajar a través de un cable y originarse en una batería, un circuito eléctrico básico. Incluso las máquinas impulsadas por gasolina que obtienen su energía principalmente de la gasolina aún requieren una corriente eléctrica para iniciar el proceso de combustión, por lo que la mayoría de las máquinas impulsadas por gasolina, como los automóviles, tienen baterías. El aspecto eléctrico de los robots se utiliza para el movimiento (a través de motores), la detección (donde se utilizan señales eléctricas para medir cosas como el calor, el sonido, la posición y el estado de energía) y el funcionamiento (los robots necesitan un cierto nivel de energía eléctrica suministrada a sus motores y sensores para activar y realizar operaciones básicas)
  3. Software . Un programa es la manera en que un robot decide cuándo o cómo hacer algo. En el ejemplo de las orugas, un robot que necesita moverse por un camino embarrado puede tener la construcción mecánica correcta y recibir la cantidad correcta de energía de su batería, pero no podría ir a ninguna parte sin un programa que le diga que se mueva. Los programas son la esencia central de un robot, podría tener una excelente construcción mecánica y eléctrica, pero si su programa está mal estructurado, su rendimiento será muy pobre (o puede que no funcione en absoluto). Hay tres tipos diferentes de programas robóticos: control remoto, inteligencia artificial e híbrido. Un robot con programación de control remoto tiene un conjunto preexistente de comandos que solo ejecutará si y cuando reciba una señal de una fuente de control, normalmente un ser humano con control remoto. Tal vez sea más apropiado ver los dispositivos controlados principalmente por comandos humanos como parte de la disciplina de la automatización en lugar de la robótica. Los robots que utilizan inteligencia artificial interactúan con su entorno por sí solos sin una fuente de control y pueden determinar reacciones a los objetos y problemas que encuentran utilizando su programación preexistente. Un híbrido es una forma de programación que incorpora funciones tanto de IA como de RC. [3]

Robótica aplicada

A medida que se diseñan cada vez más robots para tareas específicas, este método de clasificación se vuelve más relevante. Por ejemplo, muchos robots están diseñados para trabajos de ensamblaje, que pueden no ser fácilmente adaptables para otras aplicaciones. Se los denomina "robots de ensamblaje". Para la soldadura por costura, algunos proveedores proporcionan sistemas de soldadura completos con el robot, es decir, el equipo de soldadura junto con otras instalaciones de manipulación de materiales como plataformas giratorias, etc. como una unidad integrada. Un sistema robótico integrado de este tipo se denomina "robot de soldadura", aunque su unidad manipuladora discreta podría adaptarse a una variedad de tareas. Algunos robots están diseñados específicamente para la manipulación de cargas pesadas y se etiquetan como "robots de servicio pesado". [4]

Las aplicaciones actuales y potenciales incluyen:

Áreas de robótica mecánica

Fuente de poder

El módulo de aterrizaje InSight con paneles solares desplegados en una sala limpia

En la actualidad, se utilizan principalmente baterías (de plomo-ácido) como fuente de energía. Se pueden utilizar muchos tipos diferentes de baterías como fuente de energía para robots. Van desde baterías de plomo-ácido, que son seguras y tienen una vida útil relativamente larga, pero son bastante pesadas en comparación con las baterías de plata-cadmio, que son mucho más pequeñas en volumen y actualmente son mucho más caras. El diseño de un robot alimentado por batería debe tener en cuenta factores como la seguridad, la vida útil del ciclo y el peso . También se pueden utilizar generadores, a menudo algún tipo de motor de combustión interna . Sin embargo, estos diseños suelen ser mecánicamente complejos y necesitan combustible, requieren disipación de calor y son relativamente pesados. Una correa que conecte el robot a una fuente de alimentación eliminaría la fuente de alimentación del robot por completo. Esto tiene la ventaja de ahorrar peso y espacio al mover todos los componentes de generación y almacenamiento de energía a otro lugar. Sin embargo, este diseño tiene el inconveniente de tener constantemente un cable conectado al robot, lo que puede ser difícil de manejar. [16] Las posibles fuentes de energía podrían ser:

Actuación

Una pierna robótica impulsada por músculos de aire.

Los actuadores son los " músculos " de un robot, las partes que convierten la energía almacenada en movimiento. [17] Los actuadores más populares son, con diferencia, los motores eléctricos que hacen girar una rueda o un engranaje, y los actuadores lineales que controlan los robots industriales en las fábricas. Existen algunos avances recientes en tipos alternativos de actuadores, alimentados por electricidad, productos químicos o aire comprimido.

Motores eléctricos

La gran mayoría de robots utilizan motores eléctricos , a menudo motores de corriente continua con escobillas y sin escobillas en robots portátiles o motores de corriente alterna en robots industriales y máquinas CNC . Estos motores suelen preferirse en sistemas con cargas más ligeras y donde la forma predominante de movimiento es rotacional.

Actuadores lineales

Varios tipos de actuadores lineales se mueven hacia adentro y hacia afuera en lugar de girar, y a menudo tienen cambios de dirección más rápidos, particularmente cuando se necesitan fuerzas muy grandes, como en la robótica industrial. Por lo general, se accionan con aire comprimido y oxidado ( actuador neumático ) o aceite ( actuador hidráulico ). Los actuadores lineales también pueden funcionar con electricidad, que generalmente consta de un motor y un husillo. Otro tipo común es un actuador lineal mecánico, como un piñón y cremallera en un automóvil.

Actuadores elásticos en serie

La actuación elástica en serie (SEA) se basa en la idea de introducir elasticidad intencional entre el actuador del motor y la carga para lograr un control de fuerza robusto. Debido a la menor inercia reflejada resultante, la actuación elástica en serie mejora la seguridad cuando un robot interactúa con el entorno (por ejemplo, humanos o piezas de trabajo) o durante colisiones. [18] Además, también proporciona eficiencia energética y absorción de impactos (filtrado mecánico) al tiempo que reduce el desgaste excesivo de la transmisión y otros componentes mecánicos. Este enfoque se ha empleado con éxito en varios robots, en particular en robots de fabricación avanzados [19] y robots humanoides que caminan . [20] [21]

El diseño del controlador de un actuador elástico en serie se realiza con mayor frecuencia dentro del marco de pasividad , ya que garantiza la seguridad de la interacción con entornos no estructurados. [22] A pesar de su notable estabilidad y robustez, este marco sufre las estrictas limitaciones impuestas al controlador que pueden comprometer el rendimiento. Se remite al lector a la siguiente encuesta que resume las arquitecturas de controlador comunes para SEA junto con las condiciones de pasividad suficiente correspondientes . [23] Un estudio reciente ha derivado las condiciones de pasividad necesarias y suficientes para una de las arquitecturas de control de impedancia más comunes , a saber, SEA de fuente de velocidad. [24] Este trabajo es de particular importancia ya que impulsa los límites de pasividad no conservativos en un esquema SEA por primera vez, lo que permite una mayor selección de ganancias de control.

Músculos del aire

Los músculos artificiales neumáticos, también conocidos como músculos de aire, son tubos especiales que se expanden (normalmente hasta un 42 %) cuando se introduce aire en su interior. Se utilizan en algunas aplicaciones robóticas. [25] [26] [27]

Músculos de alambre

El alambre muscular, también conocido como aleación con memoria de forma, es un material que se contrae (menos del 5 %) cuando se le aplica electricidad. Se ha utilizado para algunas aplicaciones de robots pequeños. [28] [29]

Polímeros electroactivos

Los EAP o EPAM son un material plástico que puede contraerse sustancialmente (hasta un 380 % de tensión de activación) por la electricidad y se han utilizado en músculos faciales y brazos de robots humanoides, [30] y para permitir que los nuevos robots floten, [31] vuelen, naden o caminen. [32]

Motores piezoeléctricos

Las alternativas recientes a los motores de corriente continua son los motores piezoeléctricos o los motores ultrasónicos . Estos funcionan según un principio fundamentalmente diferente, según el cual unos diminutos elementos piezocerámicos , que vibran miles de veces por segundo, provocan un movimiento lineal o rotatorio. Existen diferentes mecanismos de funcionamiento; un tipo utiliza la vibración de los elementos piezoeléctricos para hacer que el motor avance en un círculo o en línea recta. [33] Otro tipo utiliza los elementos piezoeléctricos para hacer vibrar una tuerca o para introducir un tornillo. Las ventajas de estos motores son la resolución nanométrica , la velocidad y la fuerza disponible para su tamaño. [34] Estos motores ya están disponibles comercialmente y se utilizan en algunos robots. [35] [36]

Nanotubos elásticos

Los nanotubos elásticos son una tecnología prometedora de músculo artificial en una etapa temprana de desarrollo experimental. La ausencia de defectos en los nanotubos de carbono permite que estos filamentos se deformen elásticamente en un porcentaje de varios, con niveles de almacenamiento de energía de quizás 10  J /cm3 para nanotubos metálicos. Los bíceps humanos podrían reemplazarse con un alambre de 8 mm de diámetro de este material. Un "músculo" tan compacto podría permitir a los robots del futuro correr y saltar más rápido que los humanos. [37]

Detección

Los sensores permiten a los robots recibir información sobre una determinada medición del entorno o de los componentes internos. Esto es esencial para que los robots realicen sus tareas y reaccionen ante cualquier cambio en el entorno para calcular la respuesta adecuada. Se utilizan para diversas formas de medición, para dar a los robots advertencias sobre seguridad o averías y para proporcionar información en tiempo real sobre la tarea que están realizando.

Tocar

Las manos robóticas y protésicas actuales reciben mucha menos información táctil que la mano humana. Investigaciones recientes han desarrollado un conjunto de sensores táctiles que imitan las propiedades mecánicas y los receptores táctiles de las yemas de los dedos humanos. [38] [39] El conjunto de sensores está construido como un núcleo rígido rodeado de fluido conductor contenido por una piel elastomérica. Los electrodos están montados en la superficie del núcleo rígido y están conectados a un dispositivo de medición de impedancia dentro del núcleo. Cuando la piel artificial toca un objeto, la ruta del fluido alrededor de los electrodos se deforma, produciendo cambios de impedancia que mapean las fuerzas recibidas del objeto. Los investigadores esperan que una función importante de estas yemas de los dedos artificiales sea ajustar el agarre robótico de los objetos sostenidos.

En 2009, científicos de varios países europeos e Israel desarrollaron una mano protésica , llamada SmartHand, que funciona como una mano real, lo que permite a los pacientes escribir con ella, teclear en un teclado , tocar el piano y realizar otros movimientos finos. La prótesis tiene sensores que permiten al paciente percibir sensaciones reales en las yemas de los dedos. [40]

Otro

Otras formas comunes de detección en robótica utilizan lidar, radar y sonar. [41] El lidar mide la distancia a un objetivo iluminándolo con luz láser y midiendo la luz reflejada con un sensor. El radar utiliza ondas de radio para determinar el alcance, el ángulo o la velocidad de los objetos. El sonar utiliza la propagación del sonido para navegar, comunicarse con o detectar objetos sobre o debajo de la superficie del agua.

Pinzas mecánicas

Uno de los tipos más comunes de efectores finales son las "pinzas". En su manifestación más simple, consiste en solo dos dedos que pueden abrirse y cerrarse para recoger y soltar una variedad de objetos pequeños. Los dedos pueden, por ejemplo, estar hechos de una cadena con un alambre de metal que la atraviesa. [42] Las manos que se parecen y funcionan más como una mano humana incluyen la Mano de Sombra y la mano Robonauta . [43] Las manos que son de una complejidad de nivel medio incluyen la mano de Delft . [44] [45] Las pinzas mecánicas pueden venir en varios tipos, incluyendo las de fricción y las de mandíbulas envolventes. Las mandíbulas de fricción usan toda la fuerza de la pinza para mantener el objeto en su lugar usando fricción. Las mandíbulas envolventes sostienen el objeto en su lugar, usando menos fricción.

Efectores terminales de succión

Los efectores terminales de succión, alimentados por generadores de vacío, son dispositivos astrictivos muy simples [46] que pueden sostener cargas muy grandes siempre que la superficie de prensión sea lo suficientemente lisa para garantizar la succión.

Los robots de recogida y colocación de componentes electrónicos y de objetos grandes, como parabrisas de automóviles, suelen utilizar efectores finales de vacío muy simples.

La succión es un tipo de efector final muy utilizado en la industria, en parte porque la flexibilidad natural de los efectores finales de succión suave puede permitir que un robot sea más robusto en presencia de una percepción robótica imperfecta. Como ejemplo: considere el caso de un sistema de visión robótico que estima la posición de una botella de agua pero tiene un error de 1 centímetro. Si bien esto puede hacer que una pinza mecánica rígida perfore la botella de agua, el efector final de succión suave puede doblarse ligeramente y adaptarse a la forma de la superficie de la botella de agua.

Efectores de propósito general

Algunos robots avanzados están empezando a utilizar manos completamente humanoides, como la Mano Sombra, MANUS, [47] y la mano Schunk. [48] Tienen una poderosa inteligencia de destreza robótica (RDI), con hasta 20 grados de libertad y cientos de sensores táctiles. [49]

Áreas de robótica de control

Puppet Magnus , una marioneta manipulada por robots con complejos sistemas de control
Brazo robótico planar experimental y controlador robótico de arquitectura abierta basado en sensores
RuBot II puede resolver manualmente los cubos de Rubik.

La estructura mecánica de un robot debe ser controlada para realizar tareas. [50] El control de un robot implica tres fases distintas: percepción , procesamiento y acción ( paradigmas robóticos ). [51] Los sensores dan información sobre el entorno o el propio robot (por ejemplo, la posición de sus articulaciones o su efector final). Esta información se procesa luego para almacenarla o transmitirla y para calcular las señales apropiadas para los actuadores ( motores ), que mueven la estructura mecánica para lograr el movimiento coordinado requerido o las acciones de fuerza.

La fase de procesamiento puede variar en complejidad. A nivel reactivo, puede traducir la información del sensor en bruto directamente en comandos del actuador (por ejemplo, activar las puertas electrónicas de potencia del motor basándose directamente en las señales de retroalimentación del codificador para lograr el par/velocidad requeridos del eje). La fusión de sensores y los modelos internos se pueden utilizar primero para estimar los parámetros de interés (por ejemplo, la posición de la pinza del robot) a partir de datos de sensores ruidosos. A veces se infiere una tarea inmediata (como mover la pinza en una dirección determinada hasta que se detecte un objeto con un sensor de proximidad) a partir de estas estimaciones. Por lo general, se utilizan técnicas de la teoría de control para convertir las tareas de nivel superior en comandos individuales que impulsan los actuadores, con mayor frecuencia utilizando modelos cinemáticos y dinámicos de la estructura mecánica. [50] [51] [52]

En escalas de tiempo más largas o con tareas más sofisticadas, el robot puede necesitar construir y razonar con un modelo "cognitivo". Los modelos cognitivos intentan representar al robot, al mundo y cómo interactúan ambos. El reconocimiento de patrones y la visión artificial se pueden utilizar para rastrear objetos. [50] Las técnicas de mapeo se pueden utilizar para construir mapas del mundo. Finalmente, la planificación del movimiento y otras técnicas de inteligencia artificial se pueden utilizar para averiguar cómo actuar. Por ejemplo, un planificador puede averiguar cómo lograr una tarea sin chocar con obstáculos, caerse, etc.

Los sistemas de control robótico comerciales modernos son altamente complejos, integran múltiples sensores y efectores, tienen muchos grados de libertad (DOF) interactuantes y requieren interfaces de operador, herramientas de programación y capacidades en tiempo real. [51] A menudo están interconectados a redes de comunicación más amplias y en muchos casos ahora están habilitados para IoT y son móviles. [53] El progreso hacia robots interconectados basados ​​en sensores de arquitectura abierta, en capas, fáciles de usar e "inteligentes" ha surgido de conceptos anteriores relacionados con los sistemas de fabricación flexible (FMS), y existen varias arquitecturas de referencia "abiertas" o "híbridas" que ayudan a los desarrolladores de software y hardware de control de robots a ir más allá de las nociones tradicionales y anteriores de sistemas de control de robots "cerrados". [52] Se dice que los controladores de arquitectura abierta pueden satisfacer mejor los crecientes requisitos de una amplia gama de usuarios de robots, incluidos los desarrolladores de sistemas, los usuarios finales y los científicos investigadores, y están mejor posicionados para ofrecer los conceptos robóticos avanzados relacionados con la Industria 4.0 . [52] Además de utilizar muchas características establecidas de los controladores de robots, como el control de posición, velocidad y fuerza de los efectores finales, también permiten la interconexión de IoT y la implementación de técnicas de control y fusión de sensores más avanzadas, incluido el control adaptativo, el control difuso y el control basado en redes neuronales artificiales (ANN). [52] Cuando se implementan en tiempo real, estas técnicas pueden mejorar potencialmente la estabilidad y el rendimiento de los robots que operan en entornos desconocidos o inciertos al permitir que los sistemas de control aprendan y se adapten a los cambios ambientales. [54] Hay varios ejemplos de arquitecturas de referencia para controladores de robots, y también ejemplos de implementaciones exitosas de controladores de robots reales desarrollados a partir de ellos. Un ejemplo de una arquitectura de referencia genérica y una implementación asociada de un robot y un controlador de arquitectura abierta e interconectada se utilizó en varios estudios de investigación y desarrollo, incluida la implementación de prototipos de nuevos métodos avanzados e inteligentes de control y mapeo del entorno en tiempo real. [54] [55]

Manipulación

Robot industrial KUKA en funcionamiento en una fundición
Puma, uno de los primeros robots industriales
Baxter, un robot industrial moderno y versátil desarrollado por Rodney Brooks
Lefty, el primer robot que juega a las damas

Matt Mason ha proporcionado una definición de manipulación robótica como: "la manipulación se refiere al control que un agente ejerce sobre su entorno a través del contacto selectivo". [56]

Los robots necesitan manipular objetos: recoger, modificar, destruir, mover o tener algún otro efecto. Por lo tanto, el extremo funcional de un brazo robótico destinado a producir el efecto (ya sea una mano o una herramienta) a menudo se conoce como efectores finales , [57] mientras que el "brazo" se conoce como manipulador . [58] La mayoría de los brazos robóticos tienen efectores finales reemplazables, cada uno de los cuales les permite realizar una pequeña variedad de tareas. Algunos tienen un manipulador fijo que no se puede reemplazar, mientras que unos pocos tienen un manipulador de propósito muy general, por ejemplo, una mano humanoide. [59]

Locomoción

Robots rodantes

Segway en el museo del robot en Nagoya

Para simplificar, la mayoría de los robots móviles tienen cuatro ruedas o una serie de orugas continuas . Algunos investigadores han intentado crear robots con ruedas más complejos con solo una o dos ruedas. Estos pueden tener ciertas ventajas como una mayor eficiencia y una reducción de piezas, además de permitir que un robot se desplace en lugares reducidos en los que un robot de cuatro ruedas no podría hacerlo.

Robots de equilibrio de dos ruedas

Los robots de equilibrio generalmente utilizan un giroscopio para detectar cuánto cae un robot y luego impulsan las ruedas proporcionalmente en la misma dirección, para contrarrestar la caída a cientos de veces por segundo, según la dinámica de un péndulo invertido . [60] Se han diseñado muchos robots de equilibrio diferentes. [61] Si bien el Segway no se considera comúnmente un robot, se puede pensar en él como un componente de un robot, cuando se usa como tal, los Segway se refieren a ellos como RMP (Plataforma de movilidad robótica). Un ejemplo de este uso ha sido el Robonaut de la NASA que se ha montado en un Segway. [62]

Robots de equilibrio de una rueda

Un robot de equilibrio de una rueda es una extensión de un robot de equilibrio de dos ruedas, de modo que puede moverse en cualquier dirección 2D utilizando una bola redonda como única rueda. Recientemente se han diseñado varios robots de equilibrio de una rueda, como el " Ballbot " de la Universidad Carnegie Mellon, que tiene la altura y el ancho aproximados de una persona, y el "BallIP" de la Universidad Tohoku Gakuin . [63] Debido a su forma alargada y delgada y a su capacidad de maniobrar en espacios reducidos, tienen el potencial de funcionar mejor que otros robots en entornos con personas. [64]

Robots con forma de orbe esférico

Se han realizado varios intentos con robots que están completamente dentro de una bola esférica, ya sea haciendo girar un peso dentro de la bola, [65] [66] o rotando las capas externas de la esfera. [67] [68] También se los ha denominado robot orbe [69] o robot bola. [70] [71]

Robots de seis ruedas

El uso de seis ruedas en lugar de cuatro puede brindar mejor tracción o agarre en terrenos al aire libre, como tierra rocosa o césped.

Robots con orugas

Las orugas proporcionan incluso más tracción que un robot de seis ruedas. Las ruedas con orugas se comportan como si estuvieran hechas de cientos de ruedas, por lo que son muy comunes en robots todoterreno para exteriores, donde el robot debe conducir en terrenos muy accidentados. Sin embargo, son difíciles de usar en interiores, como en alfombras y pisos lisos. Algunos ejemplos incluyen el robot urbano "Urbie" de la NASA. [72]

Robots que caminan

Caminar es un problema difícil y dinámico de resolver. Se han creado varios robots que pueden caminar de manera confiable sobre dos piernas, sin embargo, todavía no se ha creado ninguno que sea tan robusto como un humano. Se han realizado muchos estudios sobre la marcha inspirada en los humanos, como el laboratorio AMBER que fue establecido en 2008 por el Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad Texas A&M. [73] Se han construido muchos otros robots que caminan sobre más de dos piernas, debido a que estos robots son significativamente más fáciles de construir. [74] [75] Los robots que caminan se pueden utilizar para terrenos irregulares, lo que proporcionaría una mejor movilidad y eficiencia energética que otros métodos de locomoción. Por lo general, los robots sobre dos piernas pueden caminar bien en pisos planos y ocasionalmente pueden subir escaleras . Ninguno puede caminar sobre terrenos rocosos e irregulares. Algunos de los métodos que se han probado son:

Técnica ZMP

El punto de momento cero (ZMP) es el algoritmo utilizado por robots como ASIMO de Honda . La computadora a bordo del robot intenta mantener las fuerzas inerciales totales (la combinación de la gravedad de la Tierra y la aceleración y desaceleración de la marcha), exactamente opuestas por la fuerza de reacción del suelo (la fuerza del suelo empujando hacia atrás el pie del robot). De esta manera, las dos fuerzas se cancelan, sin dejar momento (fuerza que hace que el robot gire y se caiga). [76] Sin embargo, así no es exactamente como camina un humano, y la diferencia es obvia para los observadores humanos, algunos de los cuales han señalado que ASIMO camina como si necesitara ir al baño . [77] [78] [79] El algoritmo de caminata de ASIMO no es estático, y se utiliza cierto equilibrio dinámico (ver más abajo). Sin embargo, todavía requiere una superficie lisa para caminar.

Saltando

Varios robots, construidos en la década de 1980 por Marc Raibert en el Laboratorio de Piernas del MIT , demostraron con éxito una marcha muy dinámica. Inicialmente, un robot con una sola pierna y un pie muy pequeño podía mantenerse erguido simplemente saltando. El movimiento es el mismo que el de una persona en un palo de pogo . Cuando el robot cae hacia un lado, salta ligeramente en esa dirección para agarrarse. [80] Pronto, el algoritmo se generalizó a dos y cuatro piernas. Se demostró un robot bípedo que corría e incluso realizaba volteretas . [81] También se demostró un cuadrúpedo que podía trotar , correr, caminar a paso lento y saltar. [82] Para obtener una lista completa de estos robots, consulte la página de robots del Laboratorio de Piernas del MIT. [83]

Equilibrio dinámico (caída controlada)

Una forma más avanzada para que un robot camine es mediante el uso de un algoritmo de equilibrio dinámico, que es potencialmente más robusto que la técnica del Punto de Momento Cero, ya que monitorea constantemente el movimiento del robot y coloca los pies en orden para mantener la estabilidad. [84] Esta técnica fue demostrada recientemente por el robot Dexter de Anybots , [85] que es tan estable que incluso puede saltar. [86] Otro ejemplo es la llama de TU Delft .

Dinámica pasiva

Tal vez el enfoque más prometedor utiliza dinámicas pasivas donde el impulso de las extremidades oscilantes se utiliza para una mayor eficiencia . Se ha demostrado que los mecanismos humanoides totalmente sin energía pueden caminar por una pendiente suave, utilizando solo la gravedad para impulsarse. Usando esta técnica, un robot solo necesita suministrar una pequeña cantidad de energía del motor para caminar por una superficie plana o un poco más para subir una colina . Esta técnica promete hacer que los robots que caminan sean al menos diez veces más eficientes que los caminantes ZMP, como ASIMO. [87] [88]

Vuelo

Un avión de pasajeros moderno es esencialmente un robot volador , con dos humanos para manejarlo. El piloto automático puede controlar el avión en cada etapa del viaje, incluido el despegue, el vuelo normal e incluso el aterrizaje. [89] Otros robots voladores no están habitados y se conocen como vehículos aéreos no tripulados (UAV). Pueden ser más pequeños y livianos sin un piloto humano a bordo y volar en territorio peligroso para misiones de vigilancia militar. Algunos incluso pueden disparar a objetivos bajo comando. También se están desarrollando UAV que pueden disparar a objetivos automáticamente, sin la necesidad de una orden de un humano. Otros robots voladores incluyen misiles de crucero , el Entomopter y el robot micro helicóptero Epson . Robots como Air Penguin, Air Ray y Air Jelly tienen cuerpos más livianos que el aire, son propulsados ​​​​por paletas y son guiados por sonar.

Robots voladores biomiméticos (BFR)
Un BFR de alas batientes que genera sustentación y empuje.

Los BFR se inspiran en mamíferos, pájaros o insectos voladores. Los BFR pueden tener alas batientes, que generan la sustentación y el empuje, o pueden ser accionados por hélice. Los BFR con alas batientes tienen una mayor eficiencia de carrera, mayor maniobrabilidad y menor consumo de energía en comparación con los BFR accionados por hélice. [90] Los BFR inspirados en mamíferos y pájaros comparten características de vuelo y consideraciones de diseño similares. Por ejemplo, tanto los BFR inspirados en mamíferos como en pájaros minimizan el aleteo de los bordes y el rizo de las puntas de las alas inducido por la presión al aumentar la rigidez del borde y las puntas de las alas. Los BFR inspirados en mamíferos e insectos pueden ser resistentes a los impactos, lo que los hace útiles en entornos desordenados.

Los BFR inspirados en mamíferos suelen inspirarse en los murciélagos, pero la ardilla voladora también ha inspirado un prototipo. [91] Algunos ejemplos de BFR inspirados en murciélagos son Bat Bot [92] y DALER. [93] Los BFR inspirados en mamíferos pueden diseñarse para que sean multimodales; por lo tanto, son capaces tanto de volar como de moverse por tierra. Para reducir el impacto del aterrizaje, se pueden implementar amortiguadores a lo largo de las alas. [93] Alternativamente, el BFR puede inclinarse hacia arriba y aumentar la cantidad de resistencia que experimenta. [91] Al aumentar la fuerza de resistencia, el BFR desacelerará y minimizará el impacto al aterrizar. También se pueden implementar diferentes patrones de marcha terrestre. [91]

BFR inspirado en libélula.

Los BFR inspirados en aves pueden inspirarse en aves rapaces, gaviotas y todo lo que se encuentre entre medio. Los BFR inspirados en aves pueden emplumarse para aumentar el rango del ángulo de ataque sobre el cual el prototipo puede operar antes de entrar en pérdida. [94] Las alas de los BFR inspirados en aves permiten la deformación en el plano, y la deformación del ala en el plano se puede ajustar para maximizar la eficiencia del vuelo dependiendo de la marcha del vuelo. [94] Un ejemplo de un BFR inspirado en una rapaz es el prototipo de Savastano et al. [95] El prototipo tiene alas batientes completamente deformables y es capaz de transportar una carga útil de hasta 0,8 kg mientras realiza un ascenso parabólico, un descenso pronunciado y una recuperación rápida. El prototipo inspirado en la gaviota de Grant et al. imita con precisión la rotación del codo y la muñeca de las gaviotas, y descubren que la generación de sustentación se maximiza cuando las deformaciones del codo y la muñeca son opuestas pero iguales. [96]

Los BFR inspirados en insectos suelen inspirarse en escarabajos o libélulas. Un ejemplo de un BFR inspirado en escarabajos es el prototipo de Phan y Park, [97] y un BFR inspirado en libélulas es el prototipo de Hu et al. [98] La frecuencia de aleteo de los BFR inspirados en insectos es mucho mayor que la de otros BFR; esto se debe a la aerodinámica del vuelo de los insectos . [99] Los BFR inspirados en insectos son mucho más pequeños que los inspirados en mamíferos o aves, por lo que son más adecuados para entornos densos.

Robots voladores de inspiración biológica
Visualización de un entomóptero volando sobre Marte (NASA)

Una clase de robots que se inspiran en la biología, pero que no intentan imitar la biología, son creaciones como el Entomopter . Financiado por DARPA , NASA , la Fuerza Aérea de los Estados Unidos y el Instituto de Investigación de Georgia Tech y patentado por el profesor Robert C. Michelson para misiones terrestres encubiertas, así como para vuelos en la atmósfera inferior de Marte , el sistema de propulsión de vuelo Entomopter utiliza alas de bajo número de Reynolds similares a las de la polilla halcón (Manduca sexta), pero las bate en un "modo X opuesto" no tradicional mientras "sopla" la superficie para mejorar la sustentación basada en el efecto Coandă , así como para controlar la actitud y la dirección del vehículo. El gas residual del sistema de propulsión no solo facilita la aerodinámica del ala soplada, sino que también sirve para crear emisiones ultrasónicas como las de un murciélago para evitar obstáculos. El Entomopter y otros robots de inspiración biológica aprovechan las características de los sistemas biológicos, pero no intentan crear análogos mecánicos.

Serpenteando
Dos serpientes robot. La de la izquierda tiene 64 motores (con 2 grados de libertad por segmento), la de la derecha 10.

Se han desarrollado con éxito varios robots serpiente que imitan el movimiento de las serpientes reales y pueden desplazarse por espacios muy reducidos, lo que significa que algún día podrían utilizarse para buscar personas atrapadas en edificios derrumbados. [100] El robot serpiente japonés ACM-R5 [101] puede incluso desplazarse tanto por tierra como por agua. [102]

Patinaje

Se han desarrollado algunos robots patinadores , uno de los cuales es un dispositivo multimodo que camina y patina. Tiene cuatro patas, con ruedas sin motor, que pueden caminar o rodar. [103] Otro robot, Plen, puede usar una patineta en miniatura o patines y patinar sobre un escritorio. [104]

Capuchino, un robot trepador
Escalada

Se han utilizado varios enfoques diferentes para desarrollar robots que tengan la capacidad de trepar superficies verticales. Un enfoque imita los movimientos de un escalador humano en una pared con protuberancias; ajustando el centro de masa y moviendo cada extremidad por turno para ganar apalancamiento. Un ejemplo de esto es Capuchin, [105] construido por Ruixiang Zhang en la Universidad de Stanford, California. Otro enfoque utiliza el método especializado de almohadillas para los dedos de los pies de los geckos trepadores de paredes , que pueden correr sobre superficies lisas como el vidrio vertical. Ejemplos de este enfoque incluyen Wallbot [106] y Stickybot. [107]

El 15 de noviembre de 2008, el periódico chino Technology Daily informó que Li Hiu Yeung y su grupo de investigación de New Concept Aircraft ( Zhuhai ) Co., Ltd. habían desarrollado con éxito un robot geco biónico llamado " Speedy Freelander ". Según Yeung, el robot geco podía trepar y bajar rápidamente por una variedad de paredes de edificios, navegar a través de fisuras en el suelo y las paredes y caminar boca abajo sobre el techo. También era capaz de adaptarse a superficies de vidrio liso, paredes ásperas, pegajosas o polvorientas, así como a varios tipos de materiales metálicos. También podía identificar y sortear obstáculos automáticamente. Su flexibilidad y velocidad eran comparables a las de un geco natural. Un tercer enfoque es imitar el movimiento de una serpiente trepando un poste. [41]

Natación (Piscine)

Se calcula que al nadar algunos peces pueden alcanzar una eficiencia de propulsión superior al 90%. [108] Además, pueden acelerar y maniobrar mucho mejor que cualquier barco o submarino hecho por el hombre , y producen menos ruido y perturbaciones del agua. Por lo tanto, a muchos investigadores que estudian robots submarinos les gustaría copiar este tipo de locomoción. [109] Ejemplos notables son el Robotic Fish G9, [110] y el Robot Tuna construidos para analizar y modelar matemáticamente el movimiento de los tuniformes . [111] El Aqua Penguin, [112] copia la forma aerodinámica y la propulsión por "aletas" delanteras de los pingüinos . El Aqua Ray y el Aqua Jelly emulan la locomoción de la manta raya y la medusa, respectivamente.

Pez robótico: iSplash -II

En 2014, se desarrolló iSplash -II como el primer pez robótico capaz de superar a los peces carangiformes reales en términos de velocidad máxima promedio (medida en longitudes corporales/segundo) y resistencia, la duración en que se mantiene la velocidad máxima. [113] Esta construcción alcanzó velocidades de natación de 11,6 BL/s (es decir, 3,7 m/s). [114] La primera construcción, iSplash -I (2014), fue la primera plataforma robótica en aplicar un movimiento de natación carangiforme de longitud de cuerpo completo que se descubrió que aumentaba la velocidad de natación en un 27 % con respecto al enfoque tradicional de una forma de onda confinada posterior. [115]

Navegación
El robot velero autónomo Vaimos

También se han desarrollado robots de vela para realizar mediciones en la superficie del océano. Un robot de vela típico es Vaimos . [116] Dado que la propulsión de los robots de vela utiliza el viento, la energía de las baterías solo se utiliza para el ordenador, para la comunicación y para los actuadores (para ajustar el timón y la vela). Si el robot está equipado con paneles solares, teóricamente podría navegar eternamente. Las dos principales competiciones de robots de vela son WRSC , que se celebra cada año en Europa, y Sailbot.

Áreas de robótica computacional

TOPIO , un robot humanoide , jugó ping pong en el IREX de Tokio 2009. [117]

Los sistemas de control también pueden tener distintos niveles de autonomía.

  1. La interacción directa se utiliza para dispositivos hápticos o teleoperados, y el humano tiene un control casi completo sobre el movimiento del robot.
  2. En los modos de asistencia al operador, el operador ordena tareas de nivel medio a alto y el robot descubre automáticamente cómo lograrlas. [118]
  3. Un robot autónomo puede funcionar sin interacción humana durante períodos prolongados. Los niveles más altos de autonomía no requieren necesariamente capacidades cognitivas más complejas. Por ejemplo, los robots en plantas de ensamblaje son completamente autónomos, pero operan según un patrón fijo.

Otra clasificación tiene en cuenta la interacción entre el control humano y los movimientos de la máquina.

  1. Teleoperación . Un humano controla cada movimiento, cada cambio de actuador de la máquina es especificado por el operador.
  2. Supervisión. Un humano especifica movimientos generales o cambios de posición y la máquina decide movimientos específicos de sus actuadores.
  3. Autonomía a nivel de tarea. El operador especifica únicamente la tarea y el robot se las arregla para completarla.
  4. Autonomía total. La máquina creará y completará todas sus tareas sin interacción humana.

Visión

La visión artificial es la ciencia y la tecnología de las máquinas que ven. Como disciplina científica, la visión artificial se ocupa de la teoría que sustenta los sistemas artificiales que extraen información de las imágenes. Los datos de las imágenes pueden adoptar muchas formas, como secuencias de vídeo y vistas desde cámaras.

En la mayoría de las aplicaciones prácticas de visión artificial, las computadoras están preprogramadas para resolver una tarea particular, pero los métodos basados ​​en el aprendizaje son cada vez más comunes.

Los sistemas de visión artificial se basan en sensores de imagen que detectan la radiación electromagnética, que normalmente se presenta en forma de luz visible o luz infrarroja . Los sensores están diseñados utilizando física del estado sólido . El proceso por el cual la luz se propaga y se refleja en las superficies se explica utilizando la óptica . Los sensores de imagen sofisticados incluso requieren mecánica cuántica para proporcionar una comprensión completa del proceso de formación de la imagen. Los robots también pueden estar equipados con múltiples sensores de visión para poder calcular mejor la sensación de profundidad en el entorno. Al igual que los ojos humanos, los "ojos" de los robots también deben poder centrarse en un área particular de interés y también adaptarse a las variaciones en las intensidades de la luz.

Existe un subcampo dentro de la visión artificial en el que se diseñan sistemas artificiales para imitar el procesamiento y el comportamiento de sistemas biológicos , en diferentes niveles de complejidad. Además, algunos de los métodos basados ​​en el aprendizaje desarrollados dentro de la visión artificial tienen antecedentes en biología.

Interacción ambiental y navegación

El radar, el GPS y el lidar se combinan para proporcionar una navegación adecuada y evitar obstáculos (vehículo desarrollado para el DARPA Urban Challenge 2007 ).

Aunque un porcentaje significativo de robots en comisión hoy en día son controlados por humanos o funcionan en un entorno estático, hay un creciente interés en robots que pueden operar de forma autónoma en un entorno dinámico. Estos robots requieren alguna combinación de hardware y software de navegación para atravesar su entorno. En particular, eventos imprevistos (por ejemplo, personas y otros obstáculos que no son estacionarios) pueden causar problemas o colisiones. Algunos robots muy avanzados como ASIMO y Meinü robot tienen hardware y software de navegación robótica particularmente buenos. Además, los autos autocontrolados , el auto sin conductor de Ernst Dickmanns y los participantes en el DARPA Grand Challenge , son capaces de detectar bien el entorno y posteriormente tomar decisiones de navegación basadas en esta información, incluso por un enjambre de robots autónomos. [119] La mayoría de estos robots emplean un dispositivo de navegación GPS con puntos de referencia, junto con un radar , a veces combinado con otros datos sensoriales como lidar , cámaras de video y sistemas de guía inercial para una mejor navegación entre puntos de referencia.

Interacción humano-robot

Kismet puede producir una variedad de expresiones faciales.

El estado del arte en inteligencia sensorial para robots tendrá que avanzar varios órdenes de magnitud si queremos que los robots que trabajan en nuestros hogares vayan más allá de limpiar los pisos con aspiradora. Si los robots van a trabajar eficazmente en hogares y otros entornos no industriales, la forma en que se les instruye para que realicen sus trabajos, y especialmente cómo se les dice que dejen de hacerlo, será de importancia crítica. Las personas que interactúan con ellos pueden tener poca o ninguna formación en robótica, por lo que cualquier interfaz tendrá que ser extremadamente intuitiva. Los autores de ciencia ficción también suelen asumir que los robots eventualmente serán capaces de comunicarse con los humanos a través del habla , los gestos y las expresiones faciales , en lugar de una interfaz de línea de comandos . Aunque el habla sería la forma más natural para que el humano se comunique, no es natural para el robot. Probablemente pasará mucho tiempo antes de que los robots interactúen de manera tan natural como el ficticio C-3PO o Data de Star Trek, Next Generation . Aunque el estado actual de la robótica no puede alcanzar los estándares de estos robots de ciencia ficción, los personajes robóticos de los medios (por ejemplo, Wall-E, R2-D2) pueden suscitar simpatías en la audiencia que aumenten la disposición de las personas a aceptar robots reales en el futuro. [120] La aceptación de los robots sociales también es probable que aumente si las personas pueden conocer a un robot social en condiciones apropiadas. Los estudios han demostrado que interactuar con un robot mirándolo, tocándolo o incluso imaginando interactuar con él puede reducir los sentimientos negativos que algunas personas tienen sobre los robots antes de interactuar con ellos. [121] Sin embargo, si los sentimientos negativos preexistentes son especialmente fuertes, interactuar con un robot puede aumentar esos sentimientos negativos hacia los robots. [121]

Reconocimiento de voz

Interpretar el flujo continuo de sonidos que provienen de un humano, en tiempo real , es una tarea difícil para una computadora, principalmente debido a la gran variabilidad del habla . [122] La misma palabra, pronunciada por la misma persona puede sonar diferente dependiendo de la acústica local , el volumen , la palabra anterior, si el hablante está resfriado o no , etc. Se vuelve aún más difícil cuando el hablante tiene un acento diferente . [123] Sin embargo, se han logrado grandes avances en el campo desde que Davis, Biddulph y Balashek diseñaron el primer "sistema de entrada de voz" que reconoció "diez dígitos hablados por un solo usuario con una precisión del 100%" en 1952. [124] Actualmente, los mejores sistemas pueden reconocer el habla natural y continua, hasta 160 palabras por minuto, con una precisión del 95%. [125] Con la ayuda de la inteligencia artificial, las máquinas hoy en día pueden usar la voz de las personas para identificar sus emociones , como satisfacción o enojo. [126]

Voz robótica

Existen otros obstáculos a la hora de permitir que el robot utilice la voz para interactuar con los humanos. Por razones sociales, la voz sintética resulta subóptima como medio de comunicación, [127] lo que hace necesario desarrollar el componente emocional de la voz robótica a través de varias técnicas. [128] [129] Una ventaja de la ramificación difónica es que la emoción que el robot está programado para proyectar, puede ser transportada en la cinta de voz, o fonema, ya preprogramado en el medio de voz. Uno de los primeros ejemplos es un robot docente llamado Leachim desarrollado en 1974 por Michael J. Freeman . [130] [131] Leachim fue capaz de convertir la memoria digital en habla verbal rudimentaria en discos de computadora pregrabados. [132] Fue programado para enseñar a los estudiantes en el Bronx, Nueva York . [132]

Expresión facial

Las expresiones faciales pueden proporcionar una rápida retroalimentación sobre el progreso de un diálogo entre dos humanos, y pronto podrán hacer lo mismo para humanos y robots. Hanson Robotics ha construido caras robóticas utilizando su polímero elástico llamado Frubber , lo que permite una gran cantidad de expresiones faciales debido a la elasticidad del recubrimiento facial de goma y los motores subsuperficiales integrados ( servos ). [133] El recubrimiento y los servos están construidos sobre un cráneo de metal . Un robot debe saber cómo acercarse a un humano, a juzgar por su expresión facial y lenguaje corporal . Si la persona está feliz, asustada o parece loca afecta el tipo de interacción que se espera del robot. Del mismo modo, robots como Kismet y la incorporación más reciente, Nexi [134] pueden producir una variedad de expresiones faciales, lo que le permite tener intercambios sociales significativos con los humanos. [135]

Gestos

En el futuro, podemos imaginarnos a un robot cocinero explicándole cómo hacer un pastel o a un robot policía preguntándole cómo hacer una receta. En ambos casos, hacer gestos con las manos ayudaría a las descripciones verbales. En el primer caso, el robot reconocería los gestos hechos por el humano y tal vez los repetiría para confirmarlos. En el segundo caso, el robot policía haría un gesto para indicar "más adelante, gira a la derecha". Es probable que los gestos formen parte de la interacción entre humanos y robots. [136] Se han desarrollado muchos sistemas para reconocer los gestos de las manos humanas. [137]

Proxémica

La proxémica es el estudio del espacio personal, y los sistemas HRI pueden intentar modelar y trabajar con sus conceptos para las interacciones humanas.

Emociones artificiales

También se pueden generar emociones artificiales , compuestas por una secuencia de expresiones faciales o gestos. Como se puede ver en la película Final Fantasy: The Spirits Within , la programación de estas emociones artificiales es compleja y requiere una gran cantidad de observación humana. Para simplificar esta programación en la película, se crearon ajustes preestablecidos junto con un programa de software especial. Esto disminuyó la cantidad de tiempo necesario para hacer la película. Estos ajustes preestablecidos podrían posiblemente transferirse para su uso en robots de la vida real. Un ejemplo de un robot con emociones artificiales es Robin the Robot desarrollado por una empresa de TI armenia Expper Technologies, que utiliza la interacción entre pares basada en IA. Su principal tarea es lograr el bienestar emocional, es decir, superar el estrés y la ansiedad. Robin fue entrenado para analizar las expresiones faciales y usar su rostro para mostrar sus emociones dado el contexto. El robot ha sido probado por niños en clínicas de EE. UU., y las observaciones muestran que Robin aumentó el apetito y la alegría de los niños después de conocerlos y hablar. [138]

Personalidad

Muchos de los robots de ciencia ficción tienen personalidad , algo que puede ser deseable o no en los robots comerciales del futuro. [139] Sin embargo, los investigadores están tratando de crear robots que parezcan tener personalidad: [140] [141] es decir, utilizan sonidos, expresiones faciales y lenguaje corporal para tratar de transmitir un estado interno, que puede ser alegría, tristeza o miedo. Un ejemplo comercial es Pleo , un dinosaurio robot de juguete, que puede exhibir varias emociones aparentes. [142]

Robótica de investigación

Gran parte de la investigación en robótica no se centra en tareas industriales específicas, sino en investigaciones sobre nuevos tipos de robots , formas alternativas de pensar o diseñar robots y nuevas formas de fabricarlos. Otras investigaciones, como el proyecto Cyberflora del MIT , son casi totalmente académicas.

Para describir el nivel de avance de un robot, se puede utilizar el término "Robots de Generación". Este término fue acuñado por el Profesor Hans Moravec , Científico Principal de Investigación en el Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon , al describir la evolución futura cercana de la tecnología robótica. Los robots de primera generación , predijo Moravec en 1997, deberían tener una capacidad intelectual comparable quizás a la de un lagarto y deberían estar disponibles para 2010. Sin embargo, debido a que el robot de primera generación sería incapaz de aprender , Moravec predice que el robot de segunda generación sería una mejora con respecto al primero y estaría disponible para 2020, con una inteligencia tal vez comparable a la de un ratón . El robot de tercera generación debería tener una inteligencia comparable a la de un mono . Aunque los robots de cuarta generación , robots con inteligencia humana , predice el profesor Moravec, serán posibles, no predice que esto suceda antes de aproximadamente 2040 o 2050. [143]

Dinámica y cinemática

El estudio del movimiento se puede dividir en cinemática y dinámica . [144] La cinemática directa o cinemática directa se refiere al cálculo de la posición, orientación, velocidad y aceleración del efector final cuando se conocen los valores de articulación correspondientes. La cinemática inversa se refiere al caso opuesto en el que los valores de articulación requeridos se calculan para valores de efector final dados, como se hace en la planificación de trayectorias. Algunos aspectos especiales de la cinemática incluyen el manejo de la redundancia (diferentes posibilidades de realizar el mismo movimiento), la evitación de colisiones y la evitación de singularidades . Una vez que se han calculado todas las posiciones, velocidades y aceleraciones relevantes utilizando la cinemática , se utilizan métodos del campo de la dinámica para estudiar el efecto de las fuerzas sobre estos movimientos. La dinámica directa se refiere al cálculo de las aceleraciones en el robot una vez que se conocen las fuerzas aplicadas. La dinámica directa se utiliza en simulaciones por computadora del robot. La dinámica inversa se refiere al cálculo de las fuerzas del actuador necesarias para crear una aceleración del efector final prescrita. Esta información se puede utilizar para mejorar los algoritmos de control de un robot.

En cada una de las áreas mencionadas anteriormente, los investigadores se esfuerzan por desarrollar nuevos conceptos y estrategias, mejorar los existentes y mejorar la interacción entre estas áreas. Para ello, es necesario desarrollar e implementar criterios de rendimiento "óptimo" y formas de optimizar el diseño, la estructura y el control de los robots.

Robótica de código abierto

La investigación en robótica de código abierto busca estándares para definir y métodos para diseñar y construir robots de modo que puedan ser reproducidos fácilmente por cualquier persona. La investigación incluye definiciones legales y técnicas; la búsqueda de herramientas y materiales alternativos para reducir costos y simplificar las construcciones; y la creación de interfaces y estándares para que los diseños funcionen juntos. La investigación sobre usabilidad humana también investiga cómo documentar mejor las construcciones mediante instrucciones visuales, de texto o de video.

Robótica evolutiva

Los robots evolutivos son una metodología que utiliza la computación evolutiva para ayudar a diseñar robots, especialmente la forma del cuerpo, o los controladores de movimiento y comportamiento . De manera similar a la evolución natural , se permite que una gran población de robots compita de alguna manera, o se mide su capacidad para realizar una tarea utilizando una función de aptitud . Aquellos que se desempeñan peor son eliminados de la población y reemplazados por un nuevo conjunto, que tiene nuevos comportamientos basados ​​​​en los de los ganadores. Con el tiempo, la población mejora y, finalmente, puede aparecer un robot satisfactorio. Esto sucede sin ninguna programación directa de los robots por parte de los investigadores. Los investigadores utilizan este método tanto para crear mejores robots, [145] como para explorar la naturaleza de la evolución. [146] Debido a que el proceso a menudo requiere que se simulen muchas generaciones de robots, [147] esta técnica puede ejecutarse completamente o en su mayoría en simulación , utilizando un paquete de software de simulador de robots , luego probarse en robots reales una vez que los algoritmos evolucionados sean lo suficientemente buenos. [148] Actualmente, hay alrededor de 10 millones de robots industriales trabajando en todo el mundo, y Japón es el país con mayor densidad de utilización de robots en su industria manufacturera. [ cita requerida ]

Biónica y biomimética

La biónica y la biomimética aplican la fisiología y los métodos de locomoción de los animales al diseño de robots. Por ejemplo, el diseño de BionicKangaroo se basó en la forma en que saltan los canguros.

Robótica de enjambre

La robótica de enjambre es un enfoque para la coordinación de múltiples robots como un sistema que consta de un gran número de robots físicos en su mayoría simples. ″En un enjambre de robots, el comportamiento colectivo de los robots resulta de interacciones locales entre los robots y entre los robots y el entorno en el que actúan″* [119]

Computación cuántica

Se han realizado algunas investigaciones para determinar si los algoritmos robóticos pueden ejecutarse más rápidamente en computadoras cuánticas que en computadoras digitales . Esta área se ha denominado robótica cuántica. [149]

Otras áreas de investigación

Los principales lugares de investigación en robótica son las conferencias internacionales ICRA e IROS.

Factores humanos

Educación y formación

El robot educativo SCORBOT-ER 4u

Los ingenieros en robótica diseñan robots, los mantienen, desarrollan nuevas aplicaciones para ellos y realizan investigaciones para ampliar el potencial de la robótica. [152] Los robots se han convertido en una herramienta educativa popular en algunas escuelas secundarias y preparatorias, particularmente en partes de los EE. UU., [153] así como en numerosos campamentos de verano para jóvenes, lo que aumenta el interés en la programación, la inteligencia artificial y la robótica entre los estudiantes.

Empleo

Un técnico en robótica construye pequeños robots todoterreno (cortesía: MobileRobots, Inc.).

La robótica es un componente esencial en muchos entornos de fabricación modernos. A medida que las fábricas aumentan el uso de robots, el número de empleos relacionados con la robótica crece y se ha observado que aumenta de manera constante. [154] El empleo de robots en las industrias ha aumentado la productividad y los ahorros de eficiencia y, por lo general, se considera una inversión a largo plazo para los benefactores. Un estudio encontró que el 47 por ciento de los empleos estadounidenses están en riesgo de automatización "en un número no especificado de años". [155] Estas afirmaciones han sido criticadas con el argumento de que la política social, no la IA, causa desempleo. [156] En un artículo de 2016 en The Guardian, Stephen Hawking afirmó: "La automatización de las fábricas ya ha diezmado los empleos en la fabricación tradicional, y es probable que el auge de la inteligencia artificial extienda esta destrucción de empleos profundamente a las clases medias, y solo queden los roles más cuidadosos, creativos o de supervisión". [157] Por lo tanto, el auge de la robótica se utiliza a menudo como argumento para el ingreso básico universal .

Según un informe de GlobalData de septiembre de 2021, la industria de la robótica valía 45 000 millones de dólares en 2020 y, para 2030, habrá crecido a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 29 % hasta alcanzar los 568 000 millones de dólares, lo que impulsará los empleos en la robótica y las industrias relacionadas. [158]

Implicaciones para la seguridad y salud en el trabajo

Un documento de debate elaborado por la EU-OSHA destaca cómo la expansión de la robótica presenta tanto oportunidades como desafíos para la seguridad y la salud en el trabajo (SST). [159]

Los mayores beneficios para la seguridad y la salud en el trabajo que se derivan de un uso más amplio de la robótica deberían ser la sustitución de personas que trabajan en entornos insalubres o peligrosos. En el espacio, la defensa, la seguridad o la industria nuclear, pero también en la logística, el mantenimiento y la inspección, los robots autónomos son especialmente útiles para sustituir a los trabajadores humanos que realizan tareas sucias, aburridas o inseguras, evitando así la exposición de los trabajadores a agentes y condiciones peligrosas y reduciendo los riesgos físicos, ergonómicos y psicosociales. Por ejemplo, los robots ya se utilizan para realizar tareas repetitivas y monótonas, para manipular material radiactivo o para trabajar en atmósferas explosivas. En el futuro, muchas otras tareas altamente repetitivas, arriesgadas o desagradables serán realizadas por robots en una variedad de sectores como la agricultura, la construcción, el transporte, la atención sanitaria, la lucha contra incendios o los servicios de limpieza. [160]

Además, hay ciertas habilidades para las que los humanos estarán mejor preparados que las máquinas durante algún tiempo y la pregunta es cómo lograr la mejor combinación de habilidades humanas y robóticas. Las ventajas de la robótica incluyen trabajos pesados ​​con precisión y repetibilidad, mientras que las ventajas de los humanos incluyen creatividad, toma de decisiones, flexibilidad y adaptabilidad. Esta necesidad de combinar habilidades óptimas ha dado como resultado que los robots colaborativos y los humanos compartan un espacio de trabajo común más estrechamente y condujo al desarrollo de nuevos enfoques y estándares para garantizar la seguridad de la "fusión hombre-robot". Algunos países europeos están incluyendo la robótica en sus programas nacionales y tratando de promover una cooperación segura y flexible entre robots y operadores para lograr una mejor productividad. Por ejemplo, el Instituto Federal Alemán de Seguridad y Salud Laboral ( BAuA ) organiza talleres anuales sobre el tema "colaboración hombre-robot".

En el futuro, la cooperación entre robots y humanos se diversificará: los robots aumentarán su autonomía y la colaboración entre humanos y robots alcanzará formas completamente nuevas. Será necesario revisar los enfoques y estándares técnicos actuales [161] [162] destinados a proteger a los empleados del riesgo de trabajar con robots colaborativos.

Experiencia de usuario

Una buena experiencia de usuario predice las necesidades, experiencias, comportamientos, habilidades lingüísticas y cognitivas, y otros factores de cada grupo de usuarios. Luego utiliza estos conocimientos para producir un producto o una solución que, en última instancia, sea útil y utilizable. En el caso de los robots, la experiencia de usuario comienza con la comprensión de la tarea y el entorno previstos para el robot, teniendo en cuenta al mismo tiempo cualquier posible impacto social que el robot pueda tener en las operaciones humanas y las interacciones con él. [163]

Define que la comunicación es la transmisión de información a través de señales, que son elementos percibidos a través del tacto, el sonido, el olfato y la vista. [164] El autor afirma que la señal conecta al emisor con el receptor y consta de tres partes: la señal en sí, a qué se refiere y el intérprete. Las posturas y gestos corporales, las expresiones faciales, los movimientos de las manos y la cabeza son parte del comportamiento y la comunicación no verbal. Los robots no son una excepción cuando se trata de la interacción humano-robot. Por lo tanto, los humanos utilizan sus comportamientos verbales y no verbales para comunicar sus características definitorias. De manera similar, los robots sociales necesitan esta coordinación para realizar comportamientos similares a los humanos.

Carreras

La robótica es un campo interdisciplinario que combina principalmente la ingeniería mecánica y la informática , pero también se nutre de la ingeniería electrónica y otras disciplinas. La forma habitual de desarrollar una carrera en robótica es completar una licenciatura en una de estas disciplinas establecidas, seguida de una maestría en robótica. Los títulos de posgrado suelen incluir a estudiantes de todas las disciplinas que contribuyen, e incluyen la familiarización con las materias de nivel de licenciatura relevantes de cada una de ellas, seguida de un estudio especializado en temas de robótica pura que se basan en ellas. Como disciplina interdisciplinaria, los programas de posgrado en robótica tienden a depender especialmente de que los estudiantes trabajen y aprendan juntos y compartan sus conocimientos y habilidades de sus títulos de primera disciplina de origen.

Las carreras en la industria de la robótica siguen el mismo patrón: la mayoría de los especialistas en robótica trabajan como parte de equipos interdisciplinarios de especialistas de sus disciplinas locales, seguidos de los títulos de posgrado en robótica que les permiten trabajar juntos. Los trabajadores suelen seguir identificándose como miembros de sus disciplinas locales que trabajan en robótica, en lugar de como "especialistas en robótica". Esta estructura se ve reforzada por la naturaleza de algunas profesiones de ingeniería, que otorgan el estatus de ingeniero colegiado a los miembros de las disciplinas locales en lugar de a la robótica en su conjunto.

Se prevé que las carreras en robótica crecerán en el siglo XXI, a medida que los robots reemplacen más trabajo humano manual e intelectual. Algunos trabajadores que pierdan su empleo debido a la robótica podrían estar en una buena posición para capacitarse para construir y mantener estos robots, utilizando sus conocimientos y habilidades específicas del área.

Historia

Véase también

Notas

  1. ^ Una base de datos, desarrollada por el Departamento de Energía de los Estados Unidos , contiene información sobre casi 500 tecnologías robóticas existentes. [10]

Referencias

  1. ^ "Biblioteca Nacional Alemana". Sistema de clasificación internacional de la Biblioteca Nacional Alemana (GND) . Archivado desde el original el 19 de agosto de 2020.
  2. ^ "Los robots inspirados en el origami pueden detectar, analizar y actuar en entornos desafiantes". UCLA . Consultado el 10 de abril de 2023 .
  3. ^ Raj, Aditi (26 de agosto de 2024). «IA y robótica: el papel de la IA en los robots» . Consultado el 29 de agosto de 2024 .
  4. ^ Hunt, V. Daniel (1985). "Robots inteligentes". Robots inteligentes: un manual de sistemas robóticos inteligentes . Chapman y Hall. pág. 141. ISBN 978-1-4613-2533-8Archivado desde el original el 15 de marzo de 2023. Consultado el 4 de diciembre de 2018 .
  5. ^ "La densidad de robots aumenta a nivel mundial". Asociación de Industrias Robóticas . 8 de febrero de 2018. Archivado desde el original el 23 de noviembre de 2020. Consultado el 3 de diciembre de 2018 .
  6. ^ Pinto, Jim (1 de octubre de 2003). «Las fábricas totalmente automatizadas se acercan a la realidad». Automation World . Archivado desde el original el 2011-10-01 . Consultado el 2018-12-03 .
  7. ^ Eyre, Michael (12 de septiembre de 2014). «'Boris', el robot que puede cargar el lavavajillas». BBC News . Archivado desde el original el 21 de diciembre de 2020. Consultado el 3 de diciembre de 2018 .
  8. ^ Corner, Stuart (23 de noviembre de 2017). «Un robot impulsado por IA elabora un pan plano 'perfecto'». iothub.com.au . Archivado desde el original el 24 de noviembre de 2020. Consultado el 3 de diciembre de 2018 .
  9. ^ Pollock, Emily (7 de junio de 2018). "La industria de la robótica en la construcción se duplicará para 2023". engineering.com . Archivado desde el original el 2020-08-07 . Consultado el 2018-12-03 .
  10. ^ "Búsqueda avanzada de tecnología". Herramienta de información de gestión del conocimiento de D&D . Archivado desde el original el 6 de agosto de 2020.
  11. ^ Arámbula Cosío, F.; Hibberd, RD; Davies, BL (julio de 1997). "Aspectos de compatibilidad electromagnética de sistemas robóticos activos para cirugía: la experiencia de la prostatectomía robótica". Ingeniería médica y biológica e informática . 35 (4): 436–440. doi :10.1007/BF02534105. ISSN  1741-0444. PMID  9327627. S2CID  21479700.
  12. ^ Grift, Tony E. (2004). "Robótica agrícola". Universidad de Illinois en Urbana-Champaign . Archivado desde el original el 4 de mayo de 2007. Consultado el 3 de diciembre de 2018 .
  13. ^ Thomas, Jim (1 de noviembre de 2017). «Cómo los gigantes corporativos están automatizando las granjas». New Internationalist . Archivado desde el original el 10 de enero de 2021. Consultado el 3 de diciembre de 2018 .
  14. ^ Kolodny, Lora (4 de julio de 2017). "Los robots están llegando a una hamburguesería cerca de ti". CNBC . Archivado desde el original el 5 de diciembre de 2020. Consultado el 3 de diciembre de 2018 .
  15. ^ Scott Kirsner (27 de enero de 2023). "¿Robots en la cocina? Los ingenieros locales lo están convirtiendo en realidad". The Boston Globe .
  16. ^ Dowling, Kevin. "Fuentes de energía para robots pequeños" (PDF) . Universidad Carnegie Mellon. Archivado (PDF) desde el original el 25 de noviembre de 2020. Consultado el 11 de mayo de 2012 .
  17. ^ Roozing, Wesley; Li, Zhibin; Tsagarakis, Nikos; Caldwell, Darwin (2016). "Optimización del diseño y control de disposiciones de actuación compatibles en robots articulados para mejorar la eficiencia energética". IEEE Robotics and Automation Letters . 1 (2): 1110–1117. doi :10.1109/LRA.2016.2521926. S2CID  1940410.
  18. ^ Pratt, GA; Williamson, MM (1995). "Actuadores elásticos en serie". Actas de la Conferencia internacional IEEE/RSJ de 1995 sobre robots y sistemas inteligentes. Interacción humano-robot y robots cooperativos . Vol. 1. págs. 399–406. doi :10.1109/IROS.1995.525827. hdl :1721.1/36966. ISBN . 0-8186-7108-4. Número de identificación del sujeto  17120394.
  19. ^ Furnémont, Raphaël; Mathijssen, Glenn; Verstraten, Tom; Lefeber, Dirk; Vanderborght, Bram (27 de enero de 2016). "Actuador elástico bidireccional serie-paralelo y superposición de las capas de actuación" (PDF) . Bioinspiration & Biomimetics . 11 (1): 016005. Bibcode :2016BiBi...11a6005F. doi :10.1088/1748-3190/11/1/016005. PMID  26813145. S2CID  37031990. Archivado (PDF) desde el original el 2022-10-01 . Consultado el 2023-03-15 .
  20. ^ Pratt, Jerry E.; Krupp, Benjamin T. (2004). "Actuadores elásticos en serie para robots con patas". En Gerhart, Grant R; Shoemaker, Chuck M; Gage, Douglas W (eds.). Tecnología de vehículos terrestres no tripulados VI . Vol. 5422. págs. 135–144. doi :10.1117/12.548000. S2CID  16586246.
  21. ^ Li, Zhibin; Tsagarakis, Nikos; Caldwell, Darwin (2013). "Generación de patrones de marcha para un robot humanoide con articulaciones flexibles". Robots autónomos . 35 (1): 1–14. doi :10.1007/s10514-013-9330-7. S2CID  624563.
  22. ^ Colgate, J. Edward (1988). El control de sistemas que interactúan dinámicamente (Tesis). hdl :1721.1/14380.
  23. ^ Calanca, Andrea; Muradore, Riccardo; Fiorini, Paolo (noviembre de 2017). "Control de impedancia de actuadores elásticos en serie: control basado en pasividad y aceleración". Mecatrónica . 47 : 37–48. doi :10.1016/j.mechatronics.2017.08.010.
  24. ^ Tosun, Fatih Emre; Patoglu, Volkan (junio de 2020). "Condiciones necesarias y suficientes para la pasividad de la representación de impedancia con actuación elástica en serie basada en velocidad". IEEE Transactions on Robotics . 36 (3): 757–772. doi :10.1109/TRO.2019.2962332. S2CID  212907787.
  25. ^ www.imagesco.com, Images SI Inc -. "Actuadores Air Muscle, más allá, página 6". Archivado desde el original el 14 de noviembre de 2020. Consultado el 24 de mayo de 2010 .
  26. ^ "Músculos del aire". Robot de sombra. Archivado desde el original el 27 de septiembre de 2007.
  27. ^ Tondu, Bertrand (2012). "Modelado del músculo artificial McKibben: una revisión". Revista de sistemas y estructuras materiales inteligentes . 23 (3): 225–253. doi :10.1177/1045389X11435435. S2CID  136854390.
  28. ^ "TALKING ELECTRONICS Nitinol Page-1". Talkingelectronics.com. Archivado desde el original el 18 de enero de 2020. Consultado el 27 de noviembre de 2010 .
  29. ^ "lf205, Hardware: Building a Linux-controlled walking robot" (lf205, Hardware: Construcción de un robot caminante controlado por Linux). Ibiblio.org. 1 de noviembre de 2001. Archivado desde el original el 3 de marzo de 2016. Consultado el 27 de noviembre de 2010 .
  30. ^ "WW-EAP y músculos artificiales". Eap.jpl.nasa.gov. Archivado desde el original el 20 de enero de 2017. Consultado el 27 de noviembre de 2010 .
  31. ^ "Empa – a117-2-eap". Empa.ch. Archivado desde el original el 24 de septiembre de 2015. Consultado el 27 de noviembre de 2010 .
  32. ^ "Polímeros electroactivos (EAP) como músculos artificiales (EPAM) para aplicaciones robóticas". Hizook. Archivado desde el original el 2020-08-06 . Consultado el 2010-11-27 .
  33. ^ "Piezo LEGS – -09-26". Archivado desde el original el 2008-01-30 . Consultado el 2007-10-28 .
  34. ^ "Squiggle Motors: Descripción general". Archivado desde el original el 7 de octubre de 2007. Consultado el 8 de octubre de 2007 .
  35. ^ Nishibori; et al. (2003). "Mano robótica con dedos que utiliza motores ultrasónicos de tipo vibratorio (características de accionamiento)". Revista de robótica y mecatrónica . 15 (6): 588–595. doi : 10.20965/jrm.2003.p0588 .
  36. ^ Otake, Mihoko; Kagami, Yoshiharu; Ishikawa, Kohei; Inaba, Masayuki; Inoue, Hirochika (6 de abril de 2001). Wilson, Alan R.; Asanuma, Hiroshi (eds.). "Diseño de formas de robots de gel fabricados con gel de polímero electroactivo". Materiales inteligentes . 4234 : 194–202. Código bibliográfico : 2001SPIE.4234..194O. doi : 10.1117/12.424407. S2CID  30357330.
  37. ^ Madden, John D. (16 de noviembre de 2007). "Robots móviles: desafíos de los motores y soluciones materiales". Science . 318 (5853): 1094–1097. Bibcode :2007Sci...318.1094M. CiteSeerX 10.1.1.395.4635 . doi :10.1126/science.1146351. PMID  18006737. S2CID  52827127. 
  38. ^ "Syntouch LLC: BioTac(R) Biomimetic Tactile Sensor Array". Archivado desde el original el 2009-10-03 . Consultado el 2009-08-10 .
  39. ^ Wettels, Nicholas; Santos, Verónica J.; Johansson, Roland S.; Loeb, Gerald E. (enero de 2008). "Matriz de sensores táctiles biomiméticos". Advanced Robotics . 22 (8): 829–849. doi :10.1163/156855308X314533. S2CID  4594917.
  40. ^ "¿Qué es The SmartHand?". Proyecto SmartHand. Archivado desde el original el 2015-03-03 . Consultado el 2011-02-04 .
  41. ^ ab Arreguín, Juan (2008). Automatización y Robótica. Viena, Austria: I-Tech y Editorial.
  42. ^ "Cazadores de mitos anotados: Episodio 78: Mitos ninja: caminar sobre el agua, atrapar una espada, atrapar una flecha". Archivado desde el original el 12 de noviembre de 2020. Consultado el 13 de febrero de 2010 .(Los Cazadores de Mitos del Discovery Channel construyen una pinza mecánica a partir de una cadena y un alambre de metal)
  43. ^ "Mano de Robonauta". Archivado desde el original el 22 de febrero de 2020. Consultado el 21 de noviembre de 2011 .
  44. ^ "Mano de Delft". TU Delft . Archivado desde el original el 2012-02-03 . Consultado el 2011-11-21 .
  45. ^ M&C. "TU Delft ontwikkelt goedkope, voorzichtige robothand". Archivado desde el original el 13 de marzo de 2017 . Consultado el 21 de noviembre de 2011 .
  46. ^ "definición de astrictivo – diccionario de definiciones en inglés – Reverso". Archivado desde el original el 2020-04-30 . Consultado el 2008-01-06 .
  47. ^ Tijsma, HA; Liefhebber, F.; Herder, JL (2005). "Evaluación de nuevas características de interfaz de usuario para el brazo robótico MANUS". Novena Conferencia Internacional sobre Robótica de Rehabilitación, 2005. ICORR 2005. págs. 258–263. doi :10.1109/ICORR.2005.1501097. ISBN 0-7803-9003-2. Número de identificación del sujeto  36445389.
  48. ^ Allcock, Andrew (2006). «La mano antropomórfica es casi humana». Maquinaria. Archivado desde el original el 28 de septiembre de 2007. Consultado el 17 de octubre de 2007 .
  49. ^ "Bienvenidos". Archivado (PDF) desde el original el 10 de mayo de 2013. Consultado el 28 de octubre de 2007 .
  50. ^ abc Corke, Peter (2017). Robótica, visión y control. Springer Tracts in Advanced Robotics. Vol. 118. doi :10.1007/978-3-319-54413-7. ISBN 978-3-319-54412-0. ISSN  1610-7438. Archivado desde el original el 20 de octubre de 2022. Consultado el 15 de marzo de 2023 .
  51. ^ abc Lee, KS Fu, Ralph Gonzalez, C SG (1987). Robótica: detección de control. Vis. McGraw-Hill. ISBN 978-0-07-026510-3Archivado desde el original el 15 de marzo de 2023. Consultado el 15 de marzo de 2023 .{{cite book}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  52. ^ abcd Short, Michael; Burn, Kevin (1 de abril de 2011). "Una arquitectura de controlador genérico para sistemas robóticos inteligentes". Robótica y fabricación integrada por ordenador . 27 (2): 292–305. doi :10.1016/j.rcim.2010.07.013. ISSN  0736-5845.
  53. ^ Ray, Partha Pratim (2016). "Internet de las cosas robóticas: concepto, tecnologías y desafíos". IEEE Access . 4 : 9489–9500. Bibcode :2016IEEEA...4.9489R. doi : 10.1109/ACCESS.2017.2647747 . ISSN  2169-3536. S2CID  9273802.
  54. ^ ab Burn, K.; Short, M.; Bicker, R. (julio de 2003). "Técnicas de control de fuerza difusa adaptativas y no lineales aplicadas a robots que operan en entornos inciertos". Journal of Robotic Systems . 20 (7): 391–400. doi :10.1002/rob.10093. ISSN  0741-2223. Archivado desde el original el 26 de noviembre de 2022 . Consultado el 15 de marzo de 2023 .
  55. ^ Burn, Kevin; Home, Geoffrey (1 de mayo de 2008). "Clasificación del entorno utilizando mapas autoorganizados de Kohonen". Expert Systems . 25 (2): 98–114. doi : 10.1111/j.1468-0394.2008.00441.x . ISSN  0266-4720. S2CID  33369232.
  56. ^ Mason, Matthew T. (2001). Mecánica de la manipulación robótica . doi :10.7551/mitpress/4527.001.0001. ISBN 9780262256629. Número de identificación del sujeto  5260407.
  57. ^ "¿Qué es un efector final robótico?". ATI Industrial Automation. 2007. Archivado desde el original el 17 de diciembre de 2020. Consultado el 16 de octubre de 2007 .
  58. ^ Crane, Carl D.; Joseph Duffy (1998). Análisis cinemático de manipuladores robóticos. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-57063-3Archivado desde el original el 2 de abril de 2020. Consultado el 16 de octubre de 2007 .
  59. ^ GJ Monkman, S. Hesse, R. Steinmann y H. Schunk (2007). Pinzas robóticas . Berlín: Wiley
  60. ^ "TOBB". Mtoussaint.de. Archivado desde el original el 8 de julio de 2020. Consultado el 27 de noviembre de 2010 .
  61. ^ "nBot, un robot de equilibrio de dos ruedas". Geology.heroy.smu.edu. Archivado desde el original el 2021-01-26 . Consultado el 2010-11-27 .
  62. ^ "Informe de actividad de ROBONAUT". NASA . 2004. Archivado desde el original el 20 de agosto de 2007 . Consultado el 20 de octubre de 2007 .
  63. ^ Guizzo, Erico (29 de abril de 2010). "Un robot que se equilibra sobre una pelota". IEEE Spectrum . Archivado desde el original el 10 de febrero de 2023. Consultado el 15 de marzo de 2023 .
  64. ^ "Investigadores de Carnegie Mellon desarrollan un nuevo tipo de robot móvil que se balancea y se mueve sobre una pelota en lugar de piernas o ruedas" (nota de prensa). Carnegie Mellon. 9 de agosto de 2006. Archivado desde el original el 2007-06-09 . Consultado el 20 de octubre de 2007 .
  65. ^ "Un robot esférico puede trepar obstáculos". BotJunkie. Archivado desde el original el 28 de marzo de 2012. Consultado el 27 de noviembre de 2010 .
  66. ^ "Rotundus". Rotundus.se. Archivado desde el original el 26 de agosto de 2011. Consultado el 27 de noviembre de 2010 .
  67. ^ "OrbSwarm obtiene un cerebro". BotJunkie. 11 de julio de 2007. Archivado desde el original el 16 de mayo de 2012. Consultado el 27 de noviembre de 2010 .
  68. ^ "Cosa orbital rodante operada por Bluetooth". BotJunkie. Archivado desde el original el 28 de marzo de 2012. Consultado el 27 de noviembre de 2010 .
  69. ^ "Enjambre". Orbswarm.com. Archivado desde el original el 26 de enero de 2021. Consultado el 27 de noviembre de 2010 .
  70. ^ "El robot de pelota: Johnnytronic@Sun". Blogs.sun.com. Archivado desde el original el 24 de agosto de 2011. Consultado el 27 de noviembre de 2010 .
  71. ^ "Proyectos de diseño para estudiantes de último año | Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas | Universidad de Colorado en Boulder". Engineering.colorado.edu. 30 de abril de 2008. Archivado desde el original el 23 de julio de 2011. Consultado el 27 de noviembre de 2010 .
  72. ^ "JPL Robotics: Sistema: Vehículos comerciales". Archivado desde el original el 15 de junio de 2006.
  73. ^ "AMBER Lab". Archivado desde el original el 25 de noviembre de 2020. Consultado el 23 de enero de 2012 .
  74. ^ "Laboratorio de robótica de sistemas Micromagic". Archivado desde el original el 1 de junio de 2017. Consultado el 29 de abril de 2009 .
  75. ^ "Robot hexápodo AMRU-5" (PDF) . Archivado (PDF) del original el 17 de agosto de 2016 . Consultado el 29 de abril de 2009 .
  76. ^ "Lograr una marcha estable". Honda Worldwide. Archivado desde el original el 8 de noviembre de 2011. Consultado el 22 de octubre de 2007 .
  77. ^ "Funny Walk". Pooter Geek. 28 de diciembre de 2004. Archivado desde el original el 28 de septiembre de 2011. Consultado el 22 de octubre de 2007 .
  78. ^ "ASIMO's Pimp Shuffle". Popular Science . 9 de enero de 2007. Archivado desde el original el 24 de julio de 2011. Consultado el 22 de octubre de 2007 .
  79. ^ "Un robot le muestra al primer ministro cómo relajarse > > ¿Un robot borracho?". El templo de VTEC – Foros en línea de entusiastas de Honda y Acura . 25 de agosto de 2003. Archivado desde el original el 30 de abril de 2020.
  80. ^ "3D One-Leg Hopper (1983–1984)". Laboratorio de Piernas del MIT. Archivado desde el original el 25 de julio de 2018. Consultado el 22 de octubre de 2007 .
  81. ^ "3D Biped (1989–1995)". Laboratorio de piernas del MIT. Archivado desde el original el 26 de septiembre de 2011. Consultado el 28 de octubre de 2007 .
  82. ^ "Cuadrúpedo (1984–1987)". Laboratorio de piernas del MIT. Archivado desde el original el 23 de agosto de 2011. Consultado el 28 de octubre de 2007 .
  83. ^ "MIT Leg Lab Robots - Main". Archivado desde el original el 7 de agosto de 2020. Consultado el 28 de octubre de 2007 .
  84. ^ "Acerca de los robots". Anybots . Archivado desde el original el 2007-09-09 . Consultado el 2007-10-23 .
  85. ^ "Cualquier cosa, en cualquier momento y en cualquier lugar". Anybots . Archivado desde el original el 2007-10-27 . Consultado el 2007-10-23 .
  86. ^ "Vídeo de Dexter Jumps". YouTube. 1 de marzo de 2007. Archivado desde el original el 2021-10-30 . Consultado el 2007-10-23 .
  87. ^ Collins, Steve; Ruina, Andy; Tedrake, Russ; Wisse, Martijn (18 de febrero de 2005). "Robots bípedos eficientes basados ​​en caminantes pasivo-dinámicos". Science . 307 (5712): 1082–1085. Bibcode :2005Sci...307.1082C. doi :10.1126/science.1107799. PMID  15718465. S2CID  1315227.
  88. ^ Collins, SH; Ruina, A. (2005). "Un robot bípedo con un andar eficiente y similar al humano". Actas de la Conferencia Internacional IEEE de 2005 sobre Robótica y Automatización . págs. 1983–1988. doi :10.1109/ROBOT.2005.1570404. ISBN. 0-7803-8914-X.S2CID15145353  .​
  89. ^ "Poniendo a prueba los límites" (PDF) . Boeing. p. 29. Archivado (PDF) desde el original el 15 de diciembre de 2018 . Consultado el 9 de abril de 2008 .
  90. ^ Zhang, Jun; Zhao, Ning; Qu, Feiyang (15 de noviembre de 2022). "Robots de alas batientes bioinspirados con alas plegables o deformables: una revisión". Bioinspiración y biomimética . 18 (1): 011002. doi :10.1088/1748-3190/ac9ef5. ISSN  1748-3182. PMID  36317380. S2CID  253246037.
  91. ^ abc Shin, Won Dong; Park, Jaejun; Park, Hae-Won (1 de septiembre de 2019). "Desarrollo y experimentos de un robot bioinspirado con múltiples modos de locomoción aérea y terrestre". Bioinspiración y biomimética . 14 (5): 056009. Bibcode :2019BiBi...14e6009S. doi : 10.1088/1748-3190/ab2ab7 . ISSN  1748-3182. PMID  31212268. S2CID  195066183.
  92. ^ Ramezani, Alireza; Shi, Xichen; Chung, Soon-Jo; Hutchinson, Seth (mayo de 2016). "Bat Bot (B2), una máquina voladora de inspiración biológica". Conferencia internacional IEEE sobre robótica y automatización (ICRA) de 2016. Estocolmo, Suecia: IEEE. págs. 3219–3226. doi :10.1109/ICRA.2016.7487491. ISBN . 978-1-4673-8026-3.S2CID8581750  .​
  93. ^ ab Daler, Ludovic; Mintchev, Stefano; Stefanini, César; Floreano, Darío (19 de enero de 2015). "Un robot volador y caminante multimodal bioinspirado". Bioinspiración y biomimética . 10 (1): 016005. Código Bib : 2015BiBi...10a6005D. doi :10.1088/1748-3190/10/1/016005. ISSN  1748-3190. PMID  25599118. S2CID  11132948.
  94. ^ ab Kilian, Lukas; Shahid, Farzeen; Zhao, Jing-Shan; Nayeri, Christian Navid (1 de julio de 2022). "Alas de transformación bioinspiradas: diseño mecánico y experimentos en túnel de viento". Bioinspiración y biomimética . 17 (4): 046019. Bibcode :2022BiBi...17d6019K. doi :10.1088/1748-3190/ac72e1. ISSN  1748-3182. PMID  35609562. S2CID  249045806.
  95. ^ Savastano, E.; Pérez-Sánchez, V.; Arrue, BC; Ollero, A. (julio de 2022). "Ala de transformación de alto rendimiento para vehículos aéreos no tripulados de gran escala bioinspirados". IEEE Robotics and Automation Letters . 7 (3): 8076–8083. doi :10.1109/LRA.2022.3185389. ISSN  2377-3766. S2CID  250008824.
  96. ^ Grant, Daniel T.; Abdulrahim, Mujahid; Lind, Rick (junio de 2010). "Dinámica de vuelo de una aeronave que se transforma utilizando un ala con barrido independiente de múltiples articulaciones". Revista internacional de microvehículos aéreos . 2 (2): 91–106. doi : 10.1260/1756-8293.2.2.91 . ISSN  1756-8293. S2CID  110577545.
  97. ^ Phan, Hoang Vu; Park, Hoon Cheol (4 de diciembre de 2020). "Mecanismos de recuperación de colisiones en escarabajos voladores y robots de alas batientes". Science . 370 (6521): 1214–1219. Bibcode :2020Sci...370.1214P. doi :10.1126/science.abd3285. ISSN  0036-8075. PMID  33273101. S2CID  227257247.
  98. ^ Hu, Zheng; McCauley, Raymond; Schaeffer, Steve; Deng, Xinyan (mayo de 2009). "Aerodinámica del vuelo de libélulas y diseño robótico". Conferencia internacional IEEE sobre robótica y automatización de 2009. págs. 3061–3066. doi :10.1109/ROBOT.2009.5152760. ISBN 978-1-4244-2788-8.S2CID12291429  .​
  99. ^ Balta, Miquel; Deb, Dipan; Taha, Haithem E (26 de octubre de 2021). "Visualización del flujo y medición de la fuerza del efecto de aplauso en robots voladores bioinspirados". Bioinspiración y biomimética . 16 (6): 066020. Bibcode :2021BiBi...16f6020B. doi :10.1088/1748-3190/ac2b00. ISSN  1748-3182. PMID  34584023. S2CID  238217893.
  100. ^ Miller, Gavin. "Introducción". snakerobots.com. Archivado desde el original el 17 de agosto de 2011. Consultado el 22 de octubre de 2007 .
  101. ^ "ACM-R5". Archivado desde el original el 11 de octubre de 2011.
  102. ^ "Robot serpiente nadador (comentario en japonés)". Archivado desde el original el 8 de febrero de 2012. Consultado el 28 de octubre de 2007 .
  103. ^ "Vehículo cuadrúpedo andante comercializado "TITAN VII"". Laboratorio de robótica de Hirose Fukushima. Archivado desde el original el 2007-11-06 . Consultado el 2007-10-23 .
  104. ^ Pachal, Peter (23 de enero de 2007). "Plen, el robot que patina sobre tu escritorio". SCI FI Tech. Archivado desde el original el 11 de octubre de 2007.
  105. ^ Capuchino en YouTube
  106. ^ Wallbot en YouTube
  107. ^ Universidad de Stanford: Stickybot en YouTube
  108. ^ Sfakiotakis, M.; Lane, DM; Davies, JBC (abril de 1999). "Revisión de los modos de natación de los peces para la locomoción acuática". IEEE Journal of Oceanic Engineering . 24 (2): 237–252. Bibcode :1999IJOE...24..237S. CiteSeerX 10.1.1.459.8614 . doi :10.1109/48.757275. S2CID  17226211. 
  109. ^ Richard Mason. "¿Cuál es el mercado para los peces robot?". Archivado desde el original el 4 de julio de 2009.
  110. ^ "Pez robótico alimentado por PC Gumstix y PIC". Grupo de Robótica Centrada en el Ser Humano de la Universidad de Essex. Archivado desde el original el 14 de agosto de 2011. Consultado el 25 de octubre de 2007 .
  111. ^ Witoon Juwarahawong. "Robot pez". Instituto de Robótica de Campo. Archivado desde el original el 4 de noviembre de 2007. Consultado el 25 de octubre de 2007 .
  112. ^ "Festo - AquaPenguin". 17 de abril de 2009 – vía YouTube .
  113. ^ "Pez robótico de alta velocidad". iSplash-Robotics . Archivado desde el original el 2020-03-11 . Consultado el 2017-01-07 .
  114. ^ "iSplash-II: Realización de natación rápida de carangiformes para superar a un pez real" (PDF) . Grupo de Robótica de la Universidad de Essex. Archivado desde el original (PDF) el 2015-09-30 . Consultado el 2015-09-29 .
  115. ^ "iSplash-I: Movimiento de natación de alto rendimiento de un pez robótico carangiforme con coordinación de cuerpo completo" (PDF) . Grupo de Robótica de la Universidad de Essex. Archivado desde el original (PDF) el 2015-09-30 . Consultado el 2015-09-29 .
  116. ^ Jaulin, Luc; Le Bars, Fabrice (febrero de 2013). "Un enfoque de intervalos para el análisis de estabilidad: aplicación a la robótica de veleros". IEEE Transactions on Robotics . 29 (1): 282–287. CiteSeerX 10.1.1.711.7180 . doi :10.1109/TRO.2012.2217794. S2CID  4977937. 
  117. ^ "Un Terminator que juega al ping-pong". Popular Science . Archivado desde el original el 22 de enero de 2021 . Consultado el 19 de diciembre de 2010 .
  118. ^ "Synthiam Exosphere combina IA y operadores humanos para entrenar robots". The Robot Report . Archivado desde el original el 6 de octubre de 2020. Consultado el 29 de abril de 2020 .
  119. ^ ab Kagan, Eugene; Ben-Gal, Irad (2015). Búsqueda y forrajeo: movimiento individual y dinámica de enjambre. Chapman y Hall/CRC. ISBN 9781482242102Archivado desde el original el 15 de marzo de 2023. Consultado el 26 de agosto de 2020 .
  120. ^ Banks, Jaime (2020). "Optimus Primed: cultivo mediático de modelos mentales robóticos y juicios sociales". Frontiers in Robotics and AI . 7 : 62. doi : 10.3389/frobt.2020.00062 . PMC 7805817 . PMID  33501230. 
  121. ^ ab Wullenkord, Ricarda; Fraune, Marlena R.; Eyssel, Friederike; Sabanovic, Selma (2016). "Entrando en contacto: cómo el contacto imaginario, real y físico afecta las evaluaciones de los robots". 25.° Simposio internacional IEEE sobre comunicación interactiva entre robots y humanos (RO-MAN) de 2016. págs. 980–985. doi :10.1109/ROMAN.2016.7745228. ISBN 978-1-5090-3929-6.S2CID6305599  .​
  122. ^ Norberto Pires, J. (diciembre de 2005). "Robot por voz: experimentos para comandar un robot industrial utilizando la voz humana". Robots industriales . 32 (6): 505–511. doi :10.1108/01439910510629244.
  123. ^ "Estudio del estado del arte en tecnología del lenguaje humano: 1.2: Reconocimiento de voz". Archivado desde el original el 11 de noviembre de 2007.
  124. ^ Fournier, Randolph Scott; Schmidt, B. June (1995). "Tecnología de entrada de voz: estilo de aprendizaje y actitud hacia su uso". Delta Pi Epsilon Journal . 37 (1): 1–12. ProQuest  1297783046.
  125. ^ "Historia del software de reconocimiento y transcripción de voz y voz". Dragon Naturally Speaking. Archivado desde el original el 13 de agosto de 2015. Consultado el 27 de octubre de 2007 .
  126. ^ Cheng Lin, Kuan; Huang, Tien-Chi; Colgado, Jason C.; Yen, Neil Y.; Ju Chen, Szu (7 de junio de 2013). "El reconocimiento de emociones faciales hacia el aprendizaje afectivo basado en la informática". Biblioteca de alta tecnología . 31 (2): 294–307. doi :10.1108/07378831311329068.
  127. ^ Walters, ML; Syrdal, DS; Koay, KL; Dautenhahn, K.; Te Boekhorst, R. (2008). "Distancias de aproximación de los humanos a un robot de aspecto mecánico con diferentes estilos de voz de robot". RO-MAN 2008 - el 17.º Simposio Internacional IEEE sobre Comunicación Interactiva Humana y Robótica . págs. 707–712. doi :10.1109/ROMAN.2008.4600750. ISBN . 978-1-4244-2212-8.S2CID8653718  .​
  128. ^ Pauletto, Sandra; Bowles, Tristan (2010). "Diseño del contenido emocional de una señal de voz robótica". Actas de la 5.ª Conferencia Audio Mostly sobre una conferencia sobre interacción con el sonido - AM '10 . págs. 1–8. doi :10.1145/1859799.1859804. ISBN 978-1-4503-0046-9. Número de identificación del sujeto  30423778.
  129. ^ Bowles, Tristan; Pauletto, Sandra (2010). Emociones en la voz: humanizar una voz robótica (PDF) . Actas de la 7.ª Conferencia sobre Computación Musical y Sonora. Barcelona. Archivado (PDF) desde el original el 2023-02-10 . Consultado el 2023-03-15 .
  130. ^ "El mundo de 2-XL: Leachim". www.2xlrobot.com . Archivado desde el original el 5 de julio de 2020. Consultado el 28 de mayo de 2019 .
  131. ^ "The Boston Globe de Boston, Massachusetts el 23 de junio de 1974 · 132". Newspapers.com . 23 de junio de 1974. Archivado desde el original el 10 de enero de 2020 . Consultado el 28 de mayo de 2019 .
  132. ^ ab "cyberneticzoo.com - Página 135 de 194 - Una historia de los animales cibernéticos y los primeros robots". cyberneticzoo.com . Archivado desde el original el 2020-08-06 . Consultado el 2019-05-28 .
  133. ^ "Expresiones faciales de Frubber". Archivado desde el original el 7 de febrero de 2009.
  134. ^ "Los mejores inventos de 2008 - TIME". Time . 29 de octubre de 2008. Archivado desde el original el 2 de noviembre de 2008 - vía www.time.com.
  135. ^ "Kismet: Robot en el laboratorio de inteligencia artificial del MIT interactúa con humanos". Sam Ogden. Archivado desde el original el 12 de octubre de 2007. Consultado el 28 de octubre de 2007 .
  136. ^ Waldherr, Stefan; Romero, Roseli; Thrun, Sebastian (1 de septiembre de 2000). "Una interfaz basada en gestos para la interacción humano-robot". Robots autónomos . 9 (2): 151–173. doi :10.1023/A:1008918401478. S2CID  1980239.
  137. ^ Li, Ling Hua; Du, Ji Fang (diciembre de 2012). "Sistemas de reconocimiento de gestos manuales basados ​​en la visión". Applied Mechanics and Materials . 263–266: 2422–2425. Bibcode :2012AMM...263.2422L. doi :10.4028/www.scientific.net/AMM.263-266.2422. S2CID  62744240.
  138. ^ "El robot armenio Robin consolará a niños en clínicas estadounidenses a partir de julio". Radio Pública de Armenia . Archivado desde el original el 2021-05-13 . Consultado el 2021-05-13 .
  139. ^ Park, S.; Sharlin, Ehud; Kitamura, Y.; Lau, E. (29 de abril de 2005). Personalidad sintética en robots y su efecto en la relación humano-robot (informe). doi :10.11575/PRISM/31041. hdl :1880/45619.
  140. ^ "Recepcionista robot da instrucciones y actitud". NPR.org . Archivado desde el original el 2020-12-01 . Consultado el 2018-04-05 .
  141. ^ "New Scientist: Un buen robot tiene personalidad pero no apariencia" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 29 de septiembre de 2006.
  142. ^ "Juega con Pleo, tu amigo dinosaurio robótico". 25 de septiembre de 2008. Archivado desde el original el 20 de enero de 2019. Consultado el 14 de diciembre de 2014 .
  143. ^ Conversación de NOVA con el profesor Moravec, octubre de 1997. NOVA Online Archivado el 2 de agosto de 2017 en Wayback Machine.
  144. ^ Agarwal, PK Elementos de Física XI. Rastogi Publications. pág. 2. ISBN 978-81-7133-911-2.
  145. ^ Sandhana, Lakshmi (5 de septiembre de 2002). "Una teoría de la evolución para robots". Wired . Archivado desde el original el 29 de marzo de 2014. Consultado el 28 de octubre de 2007 .
  146. ^ "La evolución experimental en robots investiga el surgimiento de la comunicación biológica". Science Daily . 24 de febrero de 2007. Archivado desde el original el 16 de noviembre de 2018 . Consultado el 28 de octubre de 2007 .
  147. ^ Žlajpah, Leon (15 de diciembre de 2008). "Simulación en robótica". Matemáticas y computadoras en simulación . 79 (4): 879–897. doi :10.1016/j.matcom.2008.02.017.
  148. ^ "La evolución entrena equipos de robots TRN 051904". Noticias de investigación tecnológica . Archivado desde el original el 23 de junio de 2016. Consultado el 22 de enero de 2009 .
  149. ^ Tandon, Prateek (2017). Robótica cuántica . Morgan & Claypool Publishers. ISBN 978-1627059138.
  150. ^ Dragani, Rachelle (8 de noviembre de 2018). «¿Puede un robot convertirte en un 'supertrabajador'?». Verizon Communications . Archivado desde el original el 6 de agosto de 2020. Consultado el 3 de diciembre de 2018 .
  151. ^ "Robótica". American Elements . Consultado el 10 de abril de 2023 .
  152. ^ "Carrera: Ingeniero en robótica". Princeton Review . 2012. Archivado desde el original el 21 de enero de 2015 . Consultado el 27 de enero de 2012 .
  153. ^ Saad, Ashraf; Kroutil, Ryan (2012). Aprendizaje práctico de conceptos de programación mediante robótica para estudiantes de secundaria y preparatoria . Actas de la 50.ª Conferencia Regional Anual del Sudeste de la Asociación de Maquinaria Informática. ACM. págs. 361–362. doi :10.1145/2184512.2184605.
  154. ^ Toy, Tommy (29 de junio de 2011). "Las perspectivas para la robótica y la automatización para 2011 y más allá son excelentes, según un experto". PBT Consulting. Archivado desde el original el 27 de enero de 2012. Consultado el 27 de enero de 2012 .
  155. ^ Frey, Carl Benedikt; Osborne, Michael A. (enero de 2017). "El futuro del empleo: ¿cuán susceptibles son los empleos a la informatización?". Pronóstico tecnológico y cambio social . 114 : 254–280. CiteSeerX 10.1.1.395.416 . doi :10.1016/j.techfore.2016.08.019. 
  156. ^ McGaughey, Ewan (16 de octubre de 2019). "¿Los robots automatizarán su trabajo? Pleno empleo, renta básica y democracia económica". LawArXiv Papers . doi :10.31228/osf.io/udbj8. S2CID  243172487. SSRN  3044448.
  157. ^ Hawking, Stephen (1 de enero de 2016). «Este es el momento más peligroso para nuestro planeta». The Guardian . Archivado desde el original el 31 de enero de 2021. Consultado el 22 de noviembre de 2019 .
  158. ^ "Robótica - Investigación temática". GlobalData . Archivado desde el original el 2021-09-28 . Consultado el 2021-09-22 .
  159. ^ "Seminario de puntos focales sobre artículos de revisión en el futuro del trabajo – Seguridad y salud en el trabajo – EU-OSHA". osha.europa.eu . Archivado desde el original el 25 de enero de 2020 . Consultado el 19 de abril de 2016 .
  160. ^ "Robótica: redefiniendo la prevención del delito, la seguridad pública y la protección". SourceSecurity.com. Archivado desde el original el 2017-10-09 . Consultado el 2016-09-16 .
  161. ^ "Proyecto de norma para dispositivos de asistencia inteligentes: requisitos de seguridad del personal" (PDF) . Archivado (PDF) desde el original el 2020-11-25 . Consultado el 2016-06-01 .
  162. ^ "ISO/TS 15066:2016 – Robots y dispositivos robóticos – Robots colaborativos". 8 de marzo de 2016. Archivado desde el original el 10 de octubre de 2016. Consultado el 1 de junio de 2016 .
  163. ^ Brogårdh, Torgny (enero de 2007). "Desarrollo del control de robots presente y futuro: una perspectiva industrial". Reseñas anuales en control . 31 (1): 69–79. doi :10.1016/j.arcontrol.2007.01.002. ISSN  1367-5788.
  164. ^ Wang, Tian-Miao; Tao, Yong; Liu, Hui (17 de abril de 2018). "Investigaciones actuales y tendencias de desarrollo futuro de robots inteligentes: una revisión". Revista internacional de automatización y computación . 15 (5): 525–546. doi :10.1007/s11633-018-1115-1. ISSN  1476-8186. S2CID  126037910. Archivado desde el original el 2023-03-15 . Consultado el 2023-03-15 .
  165. ^ Needham, Joseph (1991). Ciencia y civilización en China: Volumen 2, Historia del pensamiento científico . Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-05800-1.
  166. ^ Fowler, Charles B. (octubre de 1967). "El Museo de la Música: Una historia de los instrumentos mecánicos". Music Educators Journal . 54 (2): 45–49. doi :10.2307/3391092. JSTOR  3391092. S2CID  190524140.
  167. ^ Rosheim, Mark E. (1994). Evolución de los robots: el desarrollo de la antropobiótica. Wiley-IEEE. pp. 9-10. ISBN 978-0-471-02622-8.
  168. ^ al-Jazari (artista islámico) Archivado el 7 de mayo de 2008 en Wayback Machine , Encyclopædia Britannica .
  169. ^ AP Yuste. Electrical Engineering Hall of Fame. Early Developments of Wireless Remote Control: The Telekino of Torres-Quevedo, (pdf) vol. 96, No. 1, enero de 2008, Actas del IEEE.
  170. ^ HR Everett (2015). Sistemas no tripulados de las guerras mundiales I y II . MIT Press . Págs. 91–95. ISBN. 978-0-262-02922-3.
  171. ^ Randy Alfred, "7 de noviembre de 1905: el control remoto sorprende al público", Wired , 7 de noviembre de 2011.
  172. ^ Williams, Andrew (16 de marzo de 2017). Historia de los juegos digitales: avances en el arte, el diseño y la interacción. CRC Press. ISBN 9781317503811.
  173. ^ Randell, Brian (octubre de 1982). "De la máquina analítica a la computadora digital electrónica: las contribuciones de Ludgate, Torres y Bush". IEEE Annals of the History of Computing . 4 (4): 327–341. doi :10.1109/MAHC.1982.10042. S2CID  1737953.
  174. ^ L. Torres Quevedo. Ensayos sobre Automática - Su definición. Ampliación teórica de sus aplicaciones, Revista de la Academia de Ciencias Exacta, Revista 12, pp.391-418, 1914.
  175. ^ Torres Quevedo, Leonardo. Automática: Complemento de la Teoría de las Máquinas, (pdf), pp. 575-583, Revista de Obras Públicas, 19 de noviembre de 1914.
  176. ^ L. Torres Quevedo. Essais sur l'Automatique - Sa definición. Etendue théorique de ses apps Archivado el 10 de febrero de 2023 en Wayback Machine , Revue Génerale des Sciences Pures et Appliquées, vol.2, pp.601-611, 1915.
  177. ^ B. Randell. Ensayos sobre la automática, Los orígenes de las computadoras digitales, pp.89-107, 1982.
  178. ^ PhD, Renato ME Sabbatini. "Sabbatini, RME: Una imitación de la vida: los primeros robots". Archivado desde el original el 20 de julio de 2009. Consultado el 15 de marzo de 2023 .
  179. ^ Waurzyniak, Patrick (2006). "Maestros de la fabricación: Joseph F. Engelberger". Sociedad de Ingenieros de Fabricación . 137 (1). Archivado desde el original el 9 de noviembre de 2011.
  180. ^ "Historia de los humanos -WABOT-". www.humanoid.waseda.ac.jp . Archivado desde el original el 2017-09-01 . Consultado el 2017-05-06 .
  181. ^ Zeghloul, Saïd; Laribi, Med Amine; Gazeau, Jean-Pierre (21 de septiembre de 2015). Robótica y mecatrónica: Actas del 4º Simposio internacional IFToMM sobre robótica y mecatrónica. Springer. ISBN 9783319223681. Archivado desde el original el 15 de marzo de 2023. Consultado el 10 de septiembre de 2017 en Google Books.
  182. ^ "Proyectos históricos de Android". androidworld.com . Archivado desde el original el 25 de noviembre de 2005. Consultado el 6 de mayo de 2017 .
  183. ^ Robots: De la ciencia ficción a la revolución tecnológica Archivado el 15 de marzo de 2023 en Wayback Machine , página 130
  184. ^ Duffy, Vincent G. (19 de abril de 2016). Manual de modelado humano digital: investigación para la ergonomía aplicada y la ingeniería de factores humanos. CRC Press. ISBN 9781420063523. Archivado desde el original el 15 de marzo de 2023. Consultado el 10 de septiembre de 2017 en Google Books.
  185. ^ "Robot industrial KUKA FAMULUS". Archivado desde el original el 20 de febrero de 2009. Consultado el 10 de enero de 2008 .
  186. ^ "Historia de los robots industriales" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 24 de diciembre de 2012 . Consultado el 27 de octubre de 2012 .
  187. ^ RJ Popplestone; AP Ambler; I. ​​Bellos (1978). "RAPT: Un lenguaje para describir conjuntos". Robot industrial . 5 (3): 131–137. doi :10.1108/eb004501.
  188. ^ Bozinovski, S. (1994). "Programación paralela para el control de robots móviles: enfoque basado en agentes". 14.ª Conferencia Internacional sobre Sistemas de Computación Distribuida . págs. 202–208. doi :10.1109/ICDCS.1994.302412. ISBN 0-8186-5840-1. Número de identificación del sujeto  27855786.

Lectura adicional

Enlaces externos