Laboratorio de Automatización, Robótica y Visión por Computador (ARVC)
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David Valiente García

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David Valiente

Investigador Colaborador

Lab. Automatización, Robótica y Visión por Computador

Universidad Miguel Hernández

Dirección:

Universidad Miguel Hernández
Dpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática
Edificio INNOVA
Avda Universidad s/n
03202 - Elche (Alicante) SPAIN


Email: dvaliente@umh.es

Proyectos en los que he trabajado

Proyectos Públicos Subvencionados

HYREBOT

Título: Robots híbridos y reconstrucción multisensorial para aplicaciones en estructuras reticulares (HyReBot)

Financiado por: Ministerio de Ciencia e Innovación

Duración: 09/2021 - 08/2024

Resumen: Las estructuras reticulares compuestas por vigas o barras fuertemente entrelazadas presentan un uso muy extendido en la construcción de todo tipo de elementos de sujeción para diferentes infraestructuras. Resultan especialmente indicadas en puentes metálicos pero también en cubiertas de hangares y naves de elevadas dimensiones. Se encuentran formadas por un conjunto de barras muy interconectadas, unidas entre sí mediante nodos (rígidos o articulados), formando un mallado estructural en tres dimensiones. La realización de tareas sobre este tipo de estructuras reticulares presenta notables problemas de acceso debido tanto a la elevada interconexión de las barras a través de los nodos presentes en las mismas.

Con objeto de automatizar estas tareas de inspección y mantenimiento, recientemente se ha considerado la utilización de vehículos aéreos que permitan desarrollar estos trabajos a lo largo de este tipo de estructuras. Sin embargo, la elevada complejidad de las mismas (con huecos entre nodos y barras a menudo estrechos y con una distribución fuertemente heterogénea) limita el uso de este tipo de vehículos aéreos, puesto que no podrían entrar a las diferentes localizaciones internas poco accesibles. Otra de estas limitaciones en el uso de este tipo de vehículos es su limitada capacidad de manipulación mientras están en el aire.

Es en este ámbito donde se plantea el proyecto de investigación, explorando la posibilidad de utilizar robots con capacidad de desplazarse por barras y nodos, de forma tal que puedan navegar hasta un punto destino a través de las estructuras reticulares tridimensionales con 6 grados de libertad, independientemente de la disposición y forma de los nodos y de la configuración 3D del mallado. Para acometer estas tareas de inspección y/o mantenimiento en el futuro, en este proyecto de investigación se propone el análisis, diseño e implementación de robots híbridos que permitan ser usados para realizar trayectorias en este tipo de estructuras. Estos estarán constituidos por módulos simples y de pocos grados de libertad, bien de estructura serie o paralela, con objeto de que el conjunto pueda desarrollar de forma efectiva y con versatilidad la tarea de navegación a través de estas estructuras reticulares con todos los condicionantes que estas presentan. Además de analizar en profundidad las características resultantes de este robot híbrido, se propone analizar y constatar su capacidad para poder desplazarse a través de este espacio de trabajo, solventando cualquier posible disposición de nodos reticulares que presentan estas estructuras.

Además, para poder llevar a cabo de forma efectiva esta tarea de navegación será imprescindible un reconocimiento suficientemente preciso del entorno por el que se desenvuelven estos robots así como una estimación precisa de la posición y orientación de los mismos dentro de este. Dada la experiencia de los miembros del equipo de investigación en proyectos previos, se propone la reconstrucción de estos entornos formados por estructuras reticulares tridimensionales, a partir de la fusión de información suministrada por sensores tanto de rango como visuales en un entorno de percepción de 360o. Para acometer este objetivo se harán uso de técnicas de aprendizaje profundo que permitan procesar la elevada cantidad de información aportada por estos sensores.

Esta publicación es parte del proyecto de I+D+i PID2020-116418RB-I00, financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033.

This work is part of the project PID2020-116418RB-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033.

Palabras Clave: Robots híbridos, percepción visual, fusión multisensorial, estructuras reticulares

Investigador Principal: L. Payá, O. Reinoso

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ModRet

Título: Reconocimiento y creación de modelos de estructuras reticulares (ModRet)

Financiado por: Universidad Miguel Hernández de Elche

Duración: 2 años

Resumen: El proyecto se centra en la creación de modelos de estructuras reticulares. Este tipo de estructuras se encuentran en numerosas construcciones y requieren un mantenimiento continuado. Este mantenimiento se puede automatizar mediante un robot móvil que sea capaz de desplazarse a través de la estructura. Sin embargo, para poder abordar esta tarea, es necesario que el robot disponga de un modelo de la estructura, que le permita conocer su posición y planificar la trayectoria y secuencia de movimientos adecuadas para alcanzar el punto destino. Para crear este modelo, el robot recogerá información a medida que se desplaza a lo largo de la estructura por primera vez, mediante los sensores de que va equipado (fundamentalmente sistemas de visión omnidireccional). El modelado de este tipo de estructuras presenta varios aspectos diferenciales con respecto a otros entornos, como su simetría y presencia de estructuras visuales repetitivas, la gran variedad de puntos de vista desde la que pueden ser observadas, dependiendo de la trayectoria del robot, y los cambios que puede sufrir su apariencia, debido a las reparaciones desarrolladas por el robot. Considerando estas características, se dotará al modelo de una estructura jerárquica, con una capa de alto nivel con información sobre la topología de la estructura, y una o varias capas de bajo nivel, con datos sobre las barras y nodos, como su forma, ancho, planos que componen las barras y topología de nodos. Para la descripción de las escenas y extracción de información relevante se usarán técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo. Con estas herramientas se separará la información que rodea la estructura y sus condiciones (como las condiciones de iluminación) de la información de la celosía que rodea al robot (barras y nodos). Asimismo, se implementarán algoritmos para la creación del modelo del entorno de manera incremental, actualizándolo según el robot avanza y captura nueva información de la estructura.

Investigador Principal: L. Payá

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NAVICOM

Título: Navegación de Robots en Entornos Dinámicos Mediante Mapas Compactos con Información Visual de Apariencia Global

Financiado por: CICYT Ministerio de Ciencia e Innovación

Duración: 01/09/2014 al 31/05/2017

Resumen: La realización de tareas por parte de robots móviles que se desenvuelven por un entorno desconocido es una de las líneas de investigación abiertas en la actualidad y que previsiblemente tendrá mayor repercusión a medio plazo. Para ello es necesario poder tener como referencia una información lo más precisa y detallada posible con objeto de que el robot o los robots que se encuentran ejecutando una determinada tarea pueden localizarse dentro del entorno de trabajo. Durante los últimos años se ha trabajado de forma notable y con excelente resultados en esta línea de investigación de creación de mapas de entornos a través de los cuales se pudieran localizar los robots en un proceso conjunto (Simultaneous Localization And Mapping). El grupo de investigación proponente se ha centrado durante los últimos años en esta línea de investigación teniendo como datos de partida para la creación del mapa, la información visual de cada uno de los sistemas de visión con que cuenten los robots. A partir de esta información visual, se han configurado mapas métricos con objeto de que los robots puedan localizarse y desarrollar tareas de navegación de una forma lo más precisa posible. Dentro de esta propuesta de investigación, el grupo proponente ha obtenido notables resultados.
Sin embargo, existen hoy en día incertidumbres y mejoras a satisfacer con objeto de poder utilizar dichos mapas de una forma más eficiente. Uno de los grandes problemas actualmente existentes es el tratamiento de la información visual que se ha modificado en los entornos a medida que los robots desarrollan sus tareas. Los mapas creados deben ser actualizados de forma paulatina teniendo en cuenta la dinámica realmente existente en los entornos de trabajo. Otra de las propuestas abiertas consiste en integrar en dichos mapas información de apariencia global a la vez que se compatibilizan la estructura métrica de los mismos, de manera que la localización del robot sea más efectiva en grandes entornos e incluso poder acometer una localización jerárquica dentro del mapa. Es en este ámbito donde se centra el presente proyecto de investigación, en el que a partir de los resultados alcanzados hasta el momento se plantea acometer nuevas líneas de investigación consistentes en desarrollar mapas visuales dinámicos teniendo en cuenta la información semántica y topológica aportada por los sistemas de visión todo ello en entornos de 6 grados de libertad.

Palabras Clave: Robots Móviles, Mapas Visuales, Navegación Topológica y Compacta, SLAM Visual

Investigador Principal: A. Gil, O. Reinoso

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Convenios con Empresas

abionica1.21T

Título: Empleo de algoritmos para conciencia situacional en vuelo mediante visión artificial

Financiado por: Abionica Solutions S.L.

Duración: 05/2021 - 11/2021

Investigador Principal: A. Gil

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IXION2

Título: Contrato para la realización de los trabajos de desarrollo experimental que forman parte del proyecto presentado al Plan Avanza2 de título "SUPVERT Vehículo Autónomo Aéreo para Inspección de estructuras Verticales"

Financiado por: IXION INDUSTRY AND AEROSPACE S.L.

Duración: 2014

Investigador Principal: O. Reinoso

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