IA-GAMMAPATIA

Título: Análisis inicial de herramientas de IA para la predicción de la malignización de las gammapatías de significado incierto a mieloma múltiple u otras patologías linfoproliferativas

Financiado por: Generalitat Valenciana

Duración: 01/2023 - 12/2023

Resumen: Existe el riesgo de progresión de pacientes con gammapatía monoclonal de significado incierto a Mieloma Múltiple. Aunque se conocen clasificaciones basadas en el riesgo de evolución a cáncer, hay que realizar controles médicos de por vida para detectar la evolución hacia la malignización de las gammapatías. Se explorarán los datos existentes y se realizará un análisis inicial del funcionamiento de diversas herramientas de IA, para establecer la capacidad de predicción de cada una de ellas.

Investigador Principal: L. Payá

NANOTERASUCO

Título: Nanoformulaciones de sulfuro de cobre como agentes terapéuticos para tumores de mal pronóstico

Financiado por: Unisalut

Duración: 2023

Resumen: Esta acción preparatoria se centrará en demostrar la capacidad de nanoformulaciones de sulfuro de cobre (CuS) de producir hipertermia e inducir muerte celular selectiva en modelos celulares de tres tipos de tumores de mal pronóstico (glioblastoma, carcinoma de páncreas exocrino y de colon). Evaluar su potencial como monoterapia o terapia combinada en este tipo de tumores y explorar las ventajas que supone la activación de estas nanoformulaciones por irradiación en el infrarrojo cercano.

Investigador Principal: J.C. Ferrer

Modelado predictivo y caracterización física de dispositivos optoelectrónicos e híbridos mediante técnicas de inteligencia artificial soportadas por aprendizaje automático y profundo

Título: Modelado predictivo y caracterización física de dispositivos optoelectrónicos e híbridos mediante técnicas de inteligencia artificial soportadas por aprendizaje automático y profundo

Financiado por: Generalitat Valenciana. Programa I+D+i 2022. Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital.

Duración: 01/01/2022 - 31/12/2023

Resumen: Este proyecto plantea la optimización y mejora de las propiedades de dispositivos optoelectrónicos como fotodectectores orgánicos e híbridos mediante modelado predictivo sustentado por técnicas computacionales de Inteligencia Artificial tales como regresión e inferencia gaussiana, aprendizaje automático y profundo, aprendizaje por refuerzo y aprendizaje por transferencia. El procedimiento de fabricación de estos dispositivos entraña una serie de costes y riesgos, los cuales se pretenden minimizar a partir de la obtención de una caracterización predicha mediante modelos predictivos computacionales, sustentados principalmente por redes neuronales convolucionales. Así pues, se espera mejorar los resultados reales en términos de sus propiedades eléctricas, como son sus magnitudes de tensión, corriente y eficiencia de conversión. Pero también en términos de comportamiento temporal, ciclos de vida medio, durabilidad, así como en aspectos relacionados con el ecodiseño: residuos de fabricación, huella de CO2, huella hídrica, etc.

A su vez, las mencionadas técnicas computacionales, permitirán actualizar los modelos predictivos con los datos de caracterización reales, medidos tras la fabricación de los dispositivos. El modelado también tendrá por objeto la optimización de las variables y parámetros implicados en la fabricación, especialmente concentrada en los materiales fotoelectrónicos basados en el dopados por óxido de grafeno reducido con inclusión del rGO en la capa de transporte. Además, también se trabajará con dispositivos asistidos por nanopartículas semiconductoras inorgánicas con inclusión de nanocompuestos en la capa activa. Finalmente, y dado el bajo coste de estos dispositivos, también se modelará el comportamiento de los mismos, una vez integrados en un sistema de comunicaciones digitales con luz en el espectro visible.

Investigador Principal: David Valiente

HORAS

Título: CLASIFICACIÓN OPTIMIZADA DE PIEZAS EN PROCESOS PRODUCTIVOS

Financiado por: Ministerio de Ciencia e Innovación

Duración: 3 años

Resumen: El proyecto HORAS se basa principalmente en dos partes. La primera, pretende diseñar y programar una estación robótica, formada por un conjunto de “n” robots, la cual realiza un proceso de pick-and-place de piezas planas para el sector de la moda y su posterior clasificación, ya sea por tipo o bien por piezas necesarias para crear un producto. La segunda parte es software y se basa en la programación de un sistema usando Python para la obtención de datos a partir de archivos de CAD provenientes de maquinaria industrial y su envío directamente al conjunto de robots con lo que conseguiremos transferir la información de CAD directamente al sistema para que realice las operaciones de agarre y clasificación.

Primero, realizaremos un estudio del estado del arte actual en el uso de robots industriales de propósito general, cartesianos, paralelos y colaborativos para determinar cuáles se adecuan mejor a la tarea a realizar. Analizadas las características del proceso y de los robots, se diseñará la estación virtual mediante el software del fabricante seleccionado. Dicha estación realizará el proceso de corte de planchas de un material mediante una máquina CNC y a continuación, gracias a una cinta transportadora, estas piezas serán desplazadas hasta la posición de recogida, donde los robots, suspendidos en un pórtico sobre la cinta, serán los encargados de realizar la tarea de pick-and-place y su posterior clasificación y colocación de las piezas.

Finalmente, nos centraremos en la simulación de la estación, con el análisis y evaluación del resultado obtenido para comprobar su correcto funcionamiento. Para realizar este proceso se diseñará y construirá el utillaje (pinza o gripper) necesario para equipar el sistema de robots con la capacidad de agarre de piezas planas para la clasificación optimizada de las mismas. Este utillaje tendrá en cuenta que algunos de los materiales empleados en el sector de la moda son muy porosos por lo que estará equipado con una matriz de ventosas de vacío y con una matriz adicional de agujas de agarre de materiales porosos y delicados. Cada una de los elementos de la matriz se activará de forma selectiva para agarrar solo la pieza objetivo y no las adyacentes. Para ello se creará un algoritmo de visión por computador con capacidad de ubicar el utillaje del robot de forma que exista el máximo número de puntos de agarre de la herramienta para cada una de las piezas manipuladas.
El agarre de las piezas por parte del robot no se puede hacer mediante reconocimiento por visión ya que las piezas se encuentran cortadas en el material bruto del que salen. Este corte es tan fino que es imperceptible para el sistema de visión artificial y es necesario utilizar la información proveniente del fichero CAD de la máquina para poder saber la posición y la orientación de cada una de las piezas. Por ello, en la segunda parte del proyecto, pasaremos a diseñar un programa en Python para leer los archivos obtenidos de una máquina CNC con el diseño del corte realizado, proporcionados por la empresa Comelz España SL y con los que se obtendrán los datos de posición, rotación, y el nombre de cada uno de los modelos de plantillas presentes en el fichero. Estos datos serán enviados mediante un socket al conjunto de robots en su lenguaje nativo. Con estos datos, los robots serán capaces de realizar la tarea de pick-and-place de una forma más automatizada y su posterior clasificación. El objetivo del sistema es realizar la manipulación de cientos de piezas en la menor cantidad de tiempo posible. Para ello se empleará un conjunto de robots que tendrán que trabajar de forma coordinada para no colisionar entre sí y para agarrar aquellas piezas que permitan realizar la tarea en el mínimo tiempo posible, incluyendo especialmente el orden de las operaciones a realizar.

Palabras Clave: Visión por computador, robótica, optimización

Investigador Principal: Carlos Pérez Vidal

TED2021

Título: Desarrollo de tecnologías móviles inteligentes para tareas de seguridad y vigilancia de entornos de interior y exterior

Financiado por: Agencia Estatal de Investigación. Ministerio de Ciencia e Innovación

Duración: 12/2022 - 11/2024

Resumen: El presente proyecto plantea la utilización de robots móviles y tecnologías de aprendizaje máquina para realizar tareas de vigilancia y seguridad en entornos de interior y exterior. Durante el transcurso del proyecto se espera generar conocimiento científico y realizar desarrollos tecnológicos que digitalicen y automaticen las tareas de vigilancia de edificios, infraestructuras e industria con potencial de transferencia a empresas de seguridad y a fuerzas y cuerpos de seguridad del Estado.

Actualmente, estas tareas se llevan a cabo mediante personal especializado, con ayuda principalmente de cámaras situadas en posiciones fijas y monitores de televisión. En el presente proyecto se propone lograr una vigilancia mucho más eficaz, y segura para este personal, con el apoyo de robots móviles cooperantes que pueden patrullar las zonas a vigilar y utilizar sensores de distinto tipo (cámaras de visión omnidireccional, cámaras infrarrojas, sensores de rango láser y sensores de proximidad) y tecnologías de fusión multisensorial para abordar dos grandes problemas: (a) la navegación de los robots a través del entorno que debe ser vigilado, incluyendo la construcción de un modelo o mapa, la localización y la planificación de trayectorias y (b) la interpretación del entorno de modo que se puedan detectar objetos sospechosos, intrusiones de personal no autorizado y otras situaciones potencialmente peligrosas como focos de incendio y sobrecalentamientos en instalaciones. El proyecto incluye la creación de una interfaz gráfica intuitiva que permita al usuario interactuar con los robots y mapas creados, conocer las alarmas que se han generado e influir en la tarea desarrollada por los robots.

Tanto la cooperación entre los propios robots como la cooperación entre el posible operador remoto y los robots es fundamental para lograr una vigilancia eficaz. Se trata de un aspecto tecnológico puntero y con gran desarrollo en la investigación mundial actual. Otras tecnologías que intervienen en el proyecto, como el reconocimiento de objetos y personas, el aprendizaje profundo y la navegación autónoma de robots, también se encuentran entre las de mayor desarrollo en la actualidad. El grupo de investigación proponente cuenta con una trayectoria consolidada y amplia experiencia en los ámbitos de la robótica móvil, el aprendizaje máquina, procesamiento de imágenes y fusión multisensorial.

Por tanto, la idea propuesta se ubica dentro del ámbito de la transición digital, y busca la mejora y potenciación de la tecnología para aplicarla a tareas de seguridad y vigilancia de edificios, infraestructuras e instalaciones. El proyecto persigue la mejora de la calidad de trabajo de los empleados/as de seguridad y la mejora de la competitividad de las empresas de seguridad. En especial, se plantea el empleo de robots móviles en situaciones en las que resulta inadecuado o insuficiente el empleo de cámaras de seguridad estáticas, o bien para servir de apoyo y ayuda al personal de seguridad existente. Un caso de uso será, por ejemplo, la vigilancia de grandes extensiones de terreno en condiciones adversas (frío, calor extremo). Además, los robots móviles irán equipados con sensores que permitirán la detección de intrusiones o fallos de seguridad en condiciones de baja o nula iluminación. La propuesta además, pretende tener un mínimo impacto ecológico, pues empleará robots móviles eléctricos y altamente eficientes.

Palabras Clave: Robot móvil, visión por computador, procesamiento de imágenes, fusión multisensorial, navegación de robots, aprendizaje profundo

Investigador Principal: A. Gil, L. Payá

Aseguramiento de robots subactuados por extinción de auto-movimientos

Título: Aseguramiento de robots manipuladores con fallos de balanceo libre en articulaciones actuadas mediante la extinción de sus auto-movimientos incontrolados

Financiado por: CONSELLERIA DE INNOVACIÓN, UNIVERSIDADES, CIENCIA Y SOCIEDAD DIGITAL

Duración: 1/1/22-31/12/23

Resumen: Cuando un robot plenamente actuado sufre un fallo de balanceo libre (o fallo de torque) en alguna de sus articulaciones actuadas, el robot se convierte en subactuado y admite movimientos incontrolados aunque bloqueemos el resto de actuadores sanos. Dichos movimientos incontrolados son peligrosos porque pueden provocar la colisión del robot consigo mismo o con obstáculos del entorno. En este proyecto se propone desarrollar un método de control de robots que han sufrido dicho fallo de balanceo libre, para lograr bloquear al robot subactuado sin necesidad de usar actuadores redundantes ni frenos, suprimiendo de forma segura sus movimientos incontrolados de balanceo libre. El método que se propone consiste en variar las articulaciones actuadas sanas hasta que las variedades de auto-movimiento del robot subactuado degeneren en un punto. Tales variedades de auto-movimiento son curvas, superficies y análogos de dimensión superior, y su forma y tamaño cambian al mover las articulaciones actuadas sanas. Dado que los movimientos incontrolados de un robot subactuado se producen a lo largo de tales variedades de auto-movimiento, el hacer que dichas variedades degeneren en un punto suprime de forma efectiva dichos movimientos incontrolados, ya que el rango de movimiento incontrolado del robot se reduce a un único punto.

Palabras Clave: Robot paralelo, subactuado, redundante, variedades de auto-movimiento, fallo de balanceo libre, fallo de torque

Investigador Principal: Adrián Peidró

Control de robots paralelos que han sufrido fallo de torque

Título: Control de robots paralelos que han sufrido fallo de torque

Financiado por: Universidad Miguel Hernández, Vdo. de Investigación

Duración: 1/1/22-31/12/22

Resumen: En este proyecto se pretende desarrollar algoritmos de control y estabilización para robots paralelos que han sufrido fallo de torque en alguno de sus actuadores. Cuando esto ocurre, la articulación conectada al actuador fallido se comporta como una articulación pasiva que puede girar libremente, produciendo la pérdida de control del robot. Esta es una situación peligrosa dado que el robot puede moverse libremente sin control y podría colisionar consigo mismo o con objetos del entorno.

El método que se pretende aplicar en este proyecto es novedoso ya que no requiere de frenos ni de actuadores redundantes, y consiste en desplazar los actuadores sanos del robot hacia posiciones en las que las variedades de auto-movimiento se desvanecen. Dichas variedades de auto-movimiento son curvas o superficies sobre las que el robot puede deslizar libremente cuando sus actuadores sanos se bloquean.

Palabras Clave: Variedad de auto-movimiento, robot paralelo, subactuado

Investigador Principal: Adrián Peidró

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

PROMETEO2021

Título: HACIA UNA MAYOR INTEGRACIÓN DE ROBOTS INTELIGENTES EN LA SOCIEDAD: NAVEGAR, RECONOCER Y MANIPULAR

Financiado por: GENERALITAT VALENCIANA

Duración: 01/2021 - 12/2024

Resumen: Durante los últimos años el número de robots que se utilizan para la realización de tareas de forma autónoma en múltiples ámbitos y sectores se ha venido incrementando paulatinamente. Hoy en día es posible encontrarnos la presencia de robots realizando tareas repetitivas y en entornos controlados abordando tareas complejas y en ocasiones peligrosas. Sin embargo, la realización de tareas por parte de robots en entornos no controlados con presencia de objetos y elementos móviles (como puede ser la presencia de personas y otros robots) y que requieren la necesidad de realizar desplazamientos entre diferentes puntos de la escena presenta notables inconvenientes que es preciso abordar con objeto de posibilitar una mayor integración de los robots en este tipo de escenarios.

En este proyecto de investigación plantea abordar actividades de investigación dentro de este ámbito en tres líneas específicas: navegación, reconocimiento y manipulación, con objeto de posibilitar avanzar en la integración de los robots y la realización de tareas dentro de estos entornos. Por un lado, es necesario tener en cuenta la presencia de los seres humanos en estos entornos sociales, dado que su posible movimiento y la forma en que se comporten afectará a la manera en que deben moverse los robots y en definitiva a la navegación de estos dentro de estos escenarios. Además, es preciso avanzar en tareas de reconocimiento del entorno identificando los escenarios con objeto de que la localización de los robots dentro de estos sea más robusta y precisa. Finalmente se abordará el problema de la manipulación de los objetos por parte de estos robots teniendo en cuenta la flexibilidad tanto en la forma como en la deformabilidad de estos.

Proyecto PROMETEO 075/2021 financiado por la Consellería de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital de la Generalitat Valenciana

Investigador Principal: Oscar Reinoso

RETIC

Título: Planificación de movimientos robóticos en estructuras metálicas

Financiado por: Universidad Miguel Hernández de Elche

Duración: 01/01/2021 - 31/12/2022

Resumen: Hoy en día nos encontramos con estructuras reticulares metálicas tridimensionales n numerosas construcciones artificiales, como estadios, torres de alta tensión o de telecomunicaciones, aeropuertos, obras de construcción, redes de conductos en refinerías, centrales nucleares o construcciones aeroespaciales. Estas estructuras, formadas por barras interconectadas, formando auténticas redes metálicas, requieren una inspección periódica y mantenimiento para preservar su buen estado y funcionamiento y evitar que su estabilidad estructural sevea comprometida por el deterioro. Ejemplos de las tareas requeridas son el recubrimiento de las barras metálicas de la estructura mediante pinturas protectoras para frenar su corrosión, la inspección no destructiva para detectar posibles grietas y defectos de soldadura o el apriete de uniones roscadas, entre otros.

Tradicionalmente, estas tareas han sido realizadas por operarios humanos que, provistos de mecanismos de seguridad como arneses, tienen que subir a la estructura y realizar las citadas operaciones. A pesar de que las posibles medidas de seguridad que se puedan adoptar, la realización de estas operaciones es peligrosa para humanos, que se ven sometidos a importantes riesgos para su seguridad y salud. Con el fin de evitar estos peligros para los operarios humanos, la posibilidad de realizar estas tareas peligrosas en altura por medio de robots (autónomos o teleoperados) es una línea que se viene acometiendo durante las últimas tres décadas. En este proyecto el objetivo consiste en planificar movimientos que pueda realizar un robot híbrido de forma que pueda navegar a través de estas estructuras y pasar a través de los nodos estructurales fijándose de forma oportuna para poder acometer tareas de inspección y mantenimiento.

Investigador Principal: Oscar Reinoso Garcia

DECODED

Título: Decoding brain activity related to gait during exoskeleton-assisted walking

Financiado por: European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme, via an Open Call issued and executed under Project EUROBENCH

Duración: 01/04/2021 hasta 31/05/2022

Resumen: Lower-limb robotic exoskeletons have emerged as aids for over-ground, bipedal ambulation for individuals with motor limitations. The usability and clinical relevance of these robotics systems could be further enhanced by brain-machine interfaces (BMIs). Different approaches have been explored in the last decade to use BMIs based on EEG to interact with robotics exoskeletons. One of these approaches is based on detecting users’ motor imagery related to walk. In this regard, our group have developed different BMIs exploring the capabilities of using motor imagery for commanding exoskeletons. In addition, as the performance of current BMIs has to improve in order to command exoskeletons not only in clinic environments, but also at home or outdoors, our group is currently implementing a new BMI based on the combination of two paradigms: motor imagery and user’s attention during walking. Indeed, we have just published a paper showing some promising results using this new BMI. However, in this BMI, motor imagery is decoded only while users are walking through typical flat grounds and users’ attention is estimated from EEG.

In this proposal we will use several EUROBENCH scenarios to get data that will allow us: (1) to verify that the attention estimated from EEG by our algorithm is correlated with the attention provided by EUROBENCH while the users are walking wearing an exoskeleton; and (2) validate that the algorithm that we have developed to detect subjects’ motor imagery from users can be applied if they are walking through non-flat terrains. The EEG signals recorded using the EUROBENCH scenarios and the results provided by our algorithms (subjects’ motor imagery decoded and users’ attention estimated) will be incorporated into the EUROBENCH database. This information will be a powerful resource for researchers interested in controlling lower-limb exoskeletons from EEG signals to develop, test and compare their algorithms.

Investigador Principal: José María Azorín Poveda

REKINE

Título: Reconstructing kinematics trajectories during walking from EEG signals

Financiado por: European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme, via an Open Call issued and executed under Project EUROBENCH

Duración: 01/04/2021 hasta 31/05/2022

Resumen: Lower-limb robotic exoskeletons have emerged as aids for over-ground, bipedal ambulation for individuals with motor limitations. The usability and clinical relevance of these robotics systems could be further enhanced by brain-machine interfaces (BMIs). Different approaches have been explored in the last decade to interact with robotics exoskeletons by means of BMIs based on EEG. One of the approaches explored is based on the decoding of kinematics trajectories during walking from EEG. Although walking is automatically based on reflexes governed at the spinal level, there are evidences that suggest that the motor cortex is particularly active during specific phases of the gait cycle. In addition, recent studies claim that EEG signals are directly related to the value of joint angles involved in human gait.

In this regard, our team has verified that it is possible to get a relation between lower- limb angles and EEG signals by using linear regression models. However, despite current efforts for reconstructing kinematics trajectories from EEG signals, more research is still needed to improve the performance of current decoding algorithms. Furthermore, there is a huge lack of EEG data available for researchers to develop, test and compare their algorithms. The main goal of this proposal is to register the EEG signals and the kinematics trajectories of lower-limbs of a high number of subjects during walking to: (1) integrate all these data into the EUROBENCH database; (2) improve our algorithm for reconstructing kinematics trajectories from EEG by using the recorded information; and (3) include in the EUROBENCH database the results of our decoding algorithm. This information will be a powerful resource for future researchers to develop, test and compare their algorithms.

Investigador Principal: José María Azorín Poveda

OBRAINSITY

Título: OBRAINSITY - Nuevos enfoques terapéuticos frente a enfermedades metabólicas: modulación de la ingesta de alimentos y del balance energético mediante nutracéuticos y neurotecnología

Financiado por: Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital (Generalitat Valenciana) - Programa Prometeo para grupos de investigación de excelencia – PROMETEO 2021

Duración: 1/1/2021 hasta 31/12/2024

Resumen: OBRAINSITY - Nuevos enfoques terapéuticos frente a enfermedades metabólicas: modulación de la ingesta de alimentos y del balance energético mediante nutracéuticos y neurotecnología

Investigador Principal: Vicente Micol Molina y María Herranz López

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

GV_2021_ADAPTYP2

Título: Diseño y estudio de reguladores de par computado para atravesar singularidades en robots paralelos

Financiado por: CONSELLERIA DE INNOVACIÓN, UNIVERSIDADES, CIENCIA Y SOCIEDAD DIGITAL, Generalitat Valenciana

Duración: 01/01/2021-31/12/2021

Resumen: Los robots paralelos controlan el movimiento de su efector final o pinza mediante múltiples cadenas cinemáticas conectadas en paralelo, formando cadenas cinemáticas cerradas. Esto les proporciona mayor rigidez estructural y prestaciones dinámicas, pero también limita su espacio de trabajo y lo divide en distintas regiones separadas por singularidades de tipo paralelo (también llamadas de tipo 2) que no existen en los robots seriales o de cadena cinemática abierta. Cuando el robot atraviesa una de esas singularidades no es posible controlar el movimiento de su efector final en cualquier dirección arbitraria, requiriéndose para ello pares de actuación infinitamente grandes en los actuadores. Esto dificulta el cruzamiento de tales singularidades para que el robot pueda aprovechar al máximo todo su espacio de trabajo. En trabajos previos, otros investigadores han evitado la divergencia de los pares de actuación diseñando la trayectoria del efector final de modo que, al cruzar la singularidad, el modelo dinámico del robot no degenere, satisfaciendo para ello cierta condición de no-degeneración derivada por otros investigadores en el pasado. Esto presenta el incoveniente de que la trayectoria utilizada para atravesar la singularidad no puede ser una cualquiera, sino que debe diseñarse de modo que se cumpla la mencionada condición de no-degeneración.

En este proyecto se propone el diseño de nuevas leyes de Control de Par Computado (en inglés: Computed-Torque Control) que permitan atravesar las mencionadas singularidades paralelas evitando la divergencia de los pares de actuación, para que éstos permanezcan finitos durante el cruzamiento de la singularidad, y además evitando tener que diseñar la trayectoria para cumplir esto, pudiendo elegir trayectorias arbitrarias. Para lograr esto en el presente proyecto, se propone considerar los pequeños errores de modelado que siempre se producen al modelar la dinámica del robot a controlar. Esos pequeños errores provocan que el seguimiento de la trayectoria deseada no sea perfecto, lo cual proporciona cierto margen para cumplir la condición de no-degeneración simplemente adaptando las ganancias proporcional y derivativa del regulador, dejando totalmente libre la trayectoria. El control propuesto se probará en este proyecto mediante la simulación con robots paralelos de ejemplo, y también con su ensayo en robots paralelos reales.

Palabras Clave: robot paralelo, singularidad, control de par computado

Investigador Principal: Adrián Peidró

EMERG2020

Título: Reconstrucción de escenas a partir de cámaras omnidireccionales usando técnicas de apariencia visual y Deep Learning

Financiado por: Generalitat Valenciana

Duración: 01/2020 - 12/2020

Resumen: La mayoría de algoritmos existentes que solucionan los problemas de creación de mapas y localización, dejan de funcionar correctamente cuando el robot se desenvuelve en un entorno no estructurado, complejo y cambiante o cuando el robot se puede mover con más de tres grados de libertad (GDL). En respuesta a este desafío, la línea de investigación principal de este proyecto plantea la mejora y desarrollo de nuevos mecanismos que permitan un modelado eficiente, robusto y preciso de entornos utilizando sistemas de visión. En concreto, se plantea el uso de sistemas de visión omnidireccional por la gran cantidad de información que aportan con un coste relativamente bajo. Sin embargo, el uso de estos sistemas de visión hacen necesario considerar los retos que supone trabajar con las imágenes proporcionadas por dicho tipo de cámaras. En este sentido, se propone estudiar en profundidad los descriptores basados en apariencia global y hacer uso de técnicas de Deep Learning.

El desarrollo de este proyecto se desenvuelve a través de varios objetivos como el análisis de los presentes algoritmos de creación de mapas y localización, comparación de los presentes algoritmos de apariencia global y así mismo, desarrollar nuevos algoritmos de localización y/o descriptores de apariencia global basados en Deep Learning. Con el objeto de mejorar la integración del robot móvil en entornos de trabajo reales (Industria 4.0), en los que interactúan con personas, se incorporarán al mapa características que lo hagan compatible con la percepción humana.

Palabras Clave: Aprendizaje profundo, reconstrucción de escenas, localización, visión omnidireccional

Investigador Principal: M. Ballesta

Creación de modelos jerárquicos y localización robusta de robots móviles en entornos sociales

Título: Creación de modelos jerárquicos y localización robusta de robots móviles en entornos sociales

Financiado por: Generalitat Valenciana

Duración: 01/01/2019 a 31/12/2020

Resumen: El proyecto se centra en el campo de construcción de mapas y localización usando visión omnidireccional, avanzando hacia un paradigma híbrido topológico-métrico, que permita (a) construir un mapa semántico incrementamente, mientras el robot explora el entorno desconocido y (b) estimar la posición y orientación del robot, con precisón, con 6 grados de libertad y un coste computacional razonale. Asimismo, con el objetivo de mejorar la integración del robot móvil en entornos sociales reales, en los que debe de interaccionar con personas, se incluiraán algunas características en el modelo que lo hagan compatible con la percepción humana.
De este modo, la propuesta pretende ir más allá del concepto de localización jerárquica multi-nivel, adaptándola a entornos sociales, extensos y complejos, e incluyendo la colaboración con las personas usuarias a través de comandos de alto nivel. Esta propuesta se organiza en torno a dos líneas de investigación princiales:

Línea A: Creación de mapas híbridos métrico-topológicos, incrementalmente, a partir de la apariencia global de un conjunto de escenas.

Línea B: Construcción de modelos de un entorno que permitan localización con 6 grados de libertad a partir de información visual.

Palabras Clave: Robot móvil; visión omnidireccional; Mapa híbrido; localización jerárquica; entornos sociales

Investigador Principal: L. Payá

Emergentes desarrollo BCI rehabilitación

Título: Desarrollo de nuevas interfaces cerebro-máquina para la rehabilitación de miembro inferior

Financiado por: CONSELLERIA DE INNOVACIÓN, UNIVERSIDADES, CIENCIA Y SOCIEDAD DIGITAL

Duración: 01/01/2019 - 31/03/2021

Resumen: La apoplejía o el accidente cerebrovascular (ACV) y la lesión medular son algunas de las causas que ocasionan trastornos motores en personas debido al daño asociado al sistema nervioso. Dicho daño conlleva un considerable descenso en su calidad de vida, ya que las lesiones ocasionadas suelen interrumpir las vías sensoriales y motoras, conduciendo a una marcha patológica permanente y a un deterioro de la deambulación independiente. Recientemente, han aparecido diversos exoesqueletos robóticos con el fin de ser utilizados en terapias de rehabilitación. El uso de este tipo de dispositivos asociados a interfaces cerebro-máquina (BMI), que decodifican las señales electroencefalográficas (EEG) del paciente para interpretar los comandos de movimiento, puede mejorar la neuroplasticidad neuronal en las terapias de rehabilitación. En este aspecto, el grupo de investigación del Dr. Contreras-Vidal (Universidad de Houston, Texas E.E.U.U) en colaboración con el grupo de Neuro-Rehabilitación del Instituto Cajal del Dr. Pons en España, realizaron un primer estudio clínico sobre el uso de este tipo de robots durante la rehabilitación de la marcha de pacientes de ACV, demostrando su viabilidad en rehabilitación. Sin embargo, todavía existen dos inconvenientes para su aplicación de forma extendida. En primer lugar, es preciso que los algoritmos de control mejoren su precisión, lo que aboga por desarrollar nuevos algoritmos que permitan BMIs más robustas y fiables. En segundo lugar, dichos dispositivos robóticos tienen un alto coste económico, desde unos 70.000€ hasta 200.000€ según modelo y propiedades, lo que dificulta su implantación, siendo necesario la búsqueda de alternativas de inferior coste.

El objeto de la investigación es implementar un nuevo tipo de BMI híbrida para la rehabilitación de la marcha que presente una mayor precisión gracias a la combinación de dos tipos de paradigmas: imaginación motora de la marcha y niveles de atención. Adicionalmente, se evaluará si los resultados de la BMI desarrollada, vienen influidos por el tipo de dispositivo actuador asociado. De este modo, se comparará la viabilidad de la sustitución de BMIs asociadas a exoesqueletos robóticos por entornos de VR en combinación con cintas andadoras.
Para la primera aproximación se aprovechará la estancia concedida al IP de este proyecto mediante una beca Castillejo en la Universidad de Houston. En la misma, se podrá tener acceso a los exoesqueletos que dispone el Dr. Contreras-Vidal. Ejemplos de los posibles exoesqueletos a utilizar son el H2 de Technaid S.L., el Rex de Bionics Ltd. y el Hank de Gogoa.
Para la segunda aproximación, se utilizará un equipo de realidad virtual (HTC Vive) en combinación con una cinta andadora Proform, como alternativa de bajo costo. En ambos casos se utilizarán equipos de registro de la señal EEG para decodificar las intenciones motoras.

Investigador Principal: Mario Ortiz García

WALK - Controlling lower-limb exoskeletons by means of brain-machine interfaces to assist people with walking disabilities

Título: WALK – Control de exoesqueletos de miembro inferior mediante interfaces cerebro-máquina para asistir a personas con problemas de marcha

Financiado por: Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades

Duración: 1/01/2019 - 30/09/2022

Resumen: WALK – Control de exoesqueletos de miembro inferior mediante interfaces cerebro-máquina para asistir a personas con problemas de marcha

Investigador Principal: José María Azorín Poveda

BinaryRobot

Título: Diseño y desarrollo de un robot de estructura híbrida con actuadores hidráulicos de operación binaria

Financiado por: Generalitat Valenciana

Duración: Del 01/01/2018 al 31/12/2019

Resumen: Las estructuras de acero requieren tareas de inspección, mantenimiento y reparación para garantizar su buen funcionamiento, su estabilidad, su integridad estructural, su longevidad y su buena estética. Tales estructuras están presentes en numerosas construcciones tales como puentes, puertos, aeropuertos, torres de telecomunicaciones, estadios, tendido eléctrico, centrales eléctricas y plantas industriales, además de formar parte del esqueleto de la mayoría de edificios. Habitualmente, las tareas de mantenimiento de estas estructuras verticales son realizadas por operarios humanos que deben trepar a las estructuras para realizar dichas tareas en ellas, lo que somete a dichos operarios a graves riesgos que incluyen la caída desde una altura considerable o la electrocución. Con el fin de evitar someter un operario humano a tales riesgos, desde hace un par de décadas, numerosos investigadores en todo el mundo han estado estudiando la posibilidad de emplear robots trepadores para llevar a cabo estos peligrosos trabajos en altura.

El objetivo principal que planteamos en este proyecto consiste en desarrollar un nuevo robot trepador articulado para la exploración y el mantenimiento de estructuras verticales de acero, con capacidad de movimiento en el espacio tridimensional. La principal novedad del robot a desarrollar en este proyecto frente a otros robots trepadores de estructuras desarrollados hasta la fecha es que el robot que proponemos tendrá actuación binaria (actuadores todo/nada), lo que simplifica en gran medida la planificación y el control de sus movimientos. Además, el robot a desarrollar tendrá un grado de redundancia cinemática moderadamente alto (entre 10 y 12 grados de libertad), lo que permitirá que éste disfrute de una movilidad suficientemente elevada para explorar estructuras tridimensionales a pesar de contar únicamente con actuadores binarios. De esta forma, mediante la combinación de actuación binaria y redundancia cinemática, pretendemos alcanzar un compromiso entre simplicidad y libertad de movimiento, de forma que contribuyamos a salvar los principales problemas de complejidad que actualmente impiden que los robots trepadores de estructuras se utilicen de manera más extensa

Palabras Clave: robot trepador, operación binaria

Investigador Principal: M. Ballesta

Creación de Mapas Mediante Métodos de Apariencia Visual para la Navegación de Robots

Título: Creación de Mapas Mediante Métodos de Apariencia Visual para la Navegación de Robots

Financiado por: CICYT Ministerio de Ciencia e Innovación

Duración: 01/01/2017 al 31/12/2019

Resumen: Para que un robot móvil pueda realizar una tarea de manera autónoma, debe ser capaz de moverse por cualquier tipo de entorno. Para ello, es necesario que dicho robot construya un modelo del entorno que le permita estimar su posición y navegar hacia los puntos destino.
La creación de mapas y navegación es una línea de investigación muy activa, en la que se han centrado numerosos investigadores que han desarrollado muy diversos algoritmos usando diferente información sensorial. Hasta el momento la mayor parte de los esfuerzos se han centrado en establecer modelos de entornos a partir de información puntual y relevante del mismo sin considerar un estudio global de la escena en su conjunto.

En respuesta a este desafío, este proyecto plantea la mejora y desarrollo de nuevos mecanismos que permitan un modelado eficiente, robusto y preciso de entornos, haciendo uso de sistemas de visión omnidireccional. El grupo de investigación proponente ha avanzado en estas áreas en los últimos años, desarrollando diversos algoritmos de creación de mapas, localización, SLAM y exploración a partir de la información proporcionada por diferentes tipos de sistemas de visión montados sobre los propios robots. Para ello, ha explorado con profundidad las posibilidades que ofrecen los métodos de descripción de escenas basados en la extracción de características locales y los basados en la apariencia visual global, llegando a resultados notables en estas áreas.

Palabras Clave: Robótica móvil, navegación autónoma, visión por computador, sistemas omnidireccionales

Investigador Principal: L. Payá, O. Reinoso

REASISTE

Título: Red Iberoamericana de rehabilitación y asistencia de pacientes con daño neurológico mediante exoesqueletos robóticos de bajo coste.

Financiado por: Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnología para el Desarrollo (CYTED)

Duración: 1/01/2016 hasta 31/12/2019

Resumen: Patients with neurological damage are a very disadvantaged group in Latin America that has not been dedicated to a coordinated transnational and multidisciplinary effort of clinical centers, research centers, universities and companies. Neurological damage is one of the main causes of disability, with the number of people with disabilities in Ibero-America exceeding 72 million (affecting approximately 11% of the total population of Ibero-America). The main objective of Reasiste is to establish a broad working forum to enable and facilitate cooperation and the exchange of knowledge among stakeholders from Ibero-America working in the field of rehabilitation and care of patients with neurological damage. The network is articulated around the development of one or several robotic exoskeletons (ERs) to improve the rehabilitation and assistance of patients with neurological damage. Thereby, once the network is completed, several ERs will be available that can be used by clinical centers in rehabilitation therapies and assistance to patients with neurological damage. Although the people who will benefit first from the developments of this network are the group of patients with neurological damage, the ERs of the network could be used to improve the health of patients with other pathologies, such as, for example, patients with poliomyelitis or botulism.

The book "Exoesqueletos Robóticos para Rehabilitación y Asistencia de Pacientes con Daño Neurológico | Experiencias y Posibilidades en Iberoamérica", the workshop: «Experiences and advances in technologies for rehabilitation and functional compensation in Iberoamerica, with a focus on Wearable Robotics» within ICNR 2016 and the Curso Introducción a los exoesqueletos robóticos de miembro inferior are some of the activities and materials that Reasiste has produced.

Investigador Principal: José María Azorín Poveda

ASSOCIATE

Título: Decodificación y estimulación de actividad cerebral sensorial y motora para permitir potenciación a largo plazo mediante estimulación Hebbiana y estimulación asociativa pareada durante la rehabilitación de la marcha.

Financiado por: Ministerio de Economía y Competitividad

Duración: 1/01/2015 hasta 31/12/2019

Resumen: Cerebral vascular accident (CVA, Stroke) and Spinal cord injury (SCI) are two of the major motor disorders due to damage in the human nervous system leading to physical impairment in Western society. These conditions will in general disrupt sensory and motor pathways that in turn lead to permanent pathological gait, resulting in impaired independent ambulation.

Walking incorrectly creates a stigma and makes patients more susceptible to injury, affecting quality of life. Most advanced robotic treatments to rehabilitate walking function in neurological patients could specifically target the neuronal changes that may contribute to skill acquisition and recovery. Afferent-generated feedback can be applied in these interventions in association to motor planning at brain level.

The first objective of the project is to validate the effectiveness of a novel intervention to promote motor control re-learning in neurological patients by means of an associated use of motor planning at brain level, sensory stimulation at cortical level and afferent feedback provided with a wearable lower extremity exoskeleton.
On the other hand, lower extremity exoskeletons as assistive technologies have been mostly applied in chronic SCI patients as temporary alternative to wheelchairs. Such systems are still not ready for real everyday use in community settings and to maintain neuromusculoskeletal health below the level of the injury. This situation is due basically to the limited flexibility of mechanical and control structures to manage the interactions with musculoskeletal system and human gait dynamics, respectively.

The second objective of the project is to validate the effectiveness of a novel lower extremity wearable exoskeleton with embodied intelligence and enhanced self-learning characteristics in the assistance to locomotion in complete and incomplete SCI in terms of reduced learning periods, improved adaptation and more versatile and dextrous operation.

Investigador Principal: José María Azorín Poveda

BioMot

Título: BioMot - Smart Wearable Robots with Bioinspired Sensory-Motor Skills

Financiado por: VII Programa Marco Comisión Europea

Duración: 1/10/2013 hasta 1/10/2016

Resumen: Wearable robots (WR) are person-oriented devices, usually in the form of exoskeletons. These devices are worn by human operators to enhance or support a daily function, such as walking. WRs find applications in the enhancement of intact operators or in clinical environments, e.g. rehabilitation of gait function in neurologically injured patients. Most advanced WRs for human locomotion still fail to provide the real-time adaptability and flexibility presented by humans when confronted with natural perturbations, due to voluntary control or environmental constraints. Current WRs are extra body structures inducing fixed motion patterns on its user.

Aim
The aim of the BioMot project is to improve the efficiency in the management of human-robot interaction in overground gait exoskeletons by means of mixture of bioinspired control, actuation and learning approaches. Our aim is to show how the embodiment of bioinspired and architectural mechanisms can allow a user to conveniently alter the behaviour of WRs for walking.

Final Goal
The final goal of the project is to deliver novel ambulatory wearable exoskeleton technology that exploits neuronal control and learning mechanisms and provides a) more energy efficient cooperative (human-robot) performance, and b) adaptive assistance based on the user’s residual and voluntary action.

Approach
BioMot’s exoskeletons apply adaptive assistance as a function of real-time estimation of human effort provided by a detailed neuromusculoskeletal model that computes neuromuscular activity (surface electromyography, EMG) to predict joint moments and hence prescribe the exoskeleton function. Gait detection algorithms based on human performance (brain signals, EEG) and embedded sensors (kinematic and kinetic) are developed for decision making, handling transitions or volitional changes in the task (such as gait speed). Local reflex-based joint controllers are designed to allow for automatic adaptation when confronting changes in the interaction. At the physical level, intrinsically compliant actuators are developed to exploit natural dynamics of movement, orchestrated by the control system for economy and stability. A global learning scheme modules joint compliance as a function of gait efficiency and semantic signals infered from user demand.

Innovations
A cognitive system for a wearable gait exoskeleton that assists overgound human walking. The cognitive system processes biomechanical and electrophysiological signals to adaptively assist the human movement based on the user’s contribution and performance. The wearable 6 DoF exoskeleton assists hip, knee and ankle movements with compliant actuators that can be transparent to the user and store and release energy. BioMot’s assistive exoskeleton flexible built-in intelligence in its artificial brain and muscles allows to exploit the natural dynamics of overground walking. As a wearable robotic trainer for gait disorders, BioMot uniquely provides overground gait training, promoting the patient effort to induce recovery, and assists as needed the patient during performance of the exercises. The training sessions enabled by BioMot trainer will go beyond common available protocols, including variations of speed, turning and improved negotiation with transitions.

Investigador Principal: I.P.: José María Azorín Poveda Coordinador:Juan C. Moreno, CSIC

Iberada

Título: Iberada - Red Iberoamericana para el estudio y desarrollo de aplicaciones TIC basadas en interfaces adaptadas a personas con discapacidad.

Financiado por: Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnología para el Desarrollo (CYTED)

Duración: 1/01/2012 hasta 31/12/2015

Resumen: Access to information and communication technologies (ICT) presents serious difficulties for people with disabilities or elder who have perception, motor or intellectual severe limitations. Different interfaces have been developed to alleviate these barriers, for example in voice recognition, eye tracking or brain-computer interaction. The aim is to improve both the control of personal devices (prostheses, wheelchairs …) and access to knowledge through the Internet, reducing the «digital divide» by enabling them to use the computer and ICT.

The main goal of Iberada is to establish a broad working forum to enable and facilitate cooperation and the exchange of knowledge between different Ibero-American research groups whose work focuses on Assistive Technologies with the development of applications based on interfaces adapted to people with disabilities, combining the isolated efforts of these groups. It is intended to coordinate actions of study, training, parallel developments (design, implementation and experimentation), mobility and scientific interaction. The medium term goal is to strengthen this important emerging sector in Ibero-America and to project technological solutions to the market, with the aim of achieving greater autonomy in the daily activities of people with serious deficiencies through computer access. manipulation, mobility, interaction-communication and cognition, for a better quality of life and more full integration into society.

Investigador Principal: José María Azorín Poveda

Brain2Motion

Título: Brain2Motion - Desarrollo de una Interfaz Multimodal Cerebro-Neural para el Control de un Sistema Robótico Híbrido Exoesqueleto - Neuroprótesis de Miembro Superior.

Financiado por: Ministerio de Economía y Competitividad

Duración: 1/01/2012 hasta 31/12/2014

Resumen: Exoskeletal robots (ERs) are person-oriented robots that supplement the function of a limb or replace it completely. A possible alternative to ERs are Motor Neuro-Prostheses (MNP) based on Functional Electrical Stimulation (FES). Both ERs and MNPs are technologies that seek to restore or substitute motor function. MNPs constitute an approach to restoring function by means of artificially controlling human muscles or muscle nerves with FES. ERs use volitional commands for controlling the application of controlled forces to drive paralyzed or weak limbs.

The main goal of BRAIN2MOTION project is to develop a new hybrid ER-MNP for the upper limb interfaced to the users by means of non-invasive multimodal brain-neural computer interfaces (BNCIs). The robotic hybrid system will combine a light and kinematically compatible ER, and a textile-based surface MNP. In this combined ER-MNP, hardware and control strategies will be developed to combine the action of the ER and MNP while preserving motor latent capabilities of the user. A spontaneous non- invasive EEG-based Brain-Computer Interface (BCI) and an electrooculography (EOG) interface will compose the multimodal BNCI. The BCI will differentiate more than three mental tasks. This will be achieved incorporating new adaptive classifiers into the BCI. Learning strategies will be developed in order to improve the performance and versatility of the BCI. Control strategies combining EEG and EOG signals will be developed to control the ER-MNP.

The hybrid ER-MNP controlled by the BNCI will be used to perform reaching and grasping operations. The system will be validated with patients suffering from neurological conditions leading to severe motor disorders, in particular cerebrovascular accident (CVA).

Investigador Principal: José María Azorín Poveda

Hacia la formación práctica ubicua y digital en robótica mediante laboratorios remotos

Título: Convenio de Colaboración para el desarrollo del proyecto "Hacia la formación práctica ubicua y digital en robótica mediante laboratorios remotos”

Financiado por: Centro de Inteligencia Digital de la Provincia de Alicante (CENID)

Duración: 6 meses (abril 2022 - octubre 2022)

Resumen: Este proyecto pretende desarrollar un laboratorio remoto, que consiste en una plataforma ciberfísica que permite al estudiantado de carreras técnicas conectarse a robots de forma remota, para hacer prácticas de laboratorio y experimentos con dichos robots, a través de Internet. Esto permitirá dotar al estudiantado de mayor flexibilidad espacial y temporal, permitiéndoles hacer prácticas de laboratorio de forma ubicua, sin limitarlos a tener que desplazarse a un laboratorio físico para realizar las prácticas únicamente en las horas en las que el acceso a dicho laboratorio está habilitado. El estudiantado se conectará a los robots reales a través de un servidor web y, a través de una interfaz, podrá comandar movimientos o experimentos para realizar con los robots remotos. El movimiento de los robots se mostrará a través de una webcam en tiempo real, y también se devolverá información relativa a los resultados del experimento remoto, información que será captada mediante sensores de posición, velocidad, y fuerza, colocados en el robot real. Los robots remotos que se implementarán para hacer prácticas a distancia serán de tipo paralelo o de cadena cinemática cerrada, ya que éstos disponen de mayor riqueza que los robots tradicionales de cadena cinemática serie, a la hora de ser estudiados en asignaturas de control y robótica.

Las actividades que abarcará este proyecto serán las siguientes cuatro: 1) construcción de dos robots paralelos con los que el estudiantado pueda realizar prácticas y experimentos a través de internet, 2) implementación del servidor web que gestione las reservas y el acceso remoto de los robots por parte del estudiantado, 3) la programación de interfaces gráficas de usuario que permitan al estudiantado comandar órdenes y experimentos a la vez que se observa el movimiento del robot en tiempo real a través de una webcam, y 4) diseño de prácticas y experimentos didácticos a realizar con la ayuda del laboratorio remoto desarrollado. El principal resultado esperado de este proyecto es la materialización del mencionado laboratorio remoto, que permitirá flexibilizar la realización ubicua de prácticas con robots reales a distancia, haciendo uso de las tecnologías digitales al servicio de la enseñanza y el aprendizaje.

Palabras Clave: Robot paralelo, laboratorio remoto, prácticas de laboratorio, identificación, control

Investigador Principal: Adrián Peidró

Ingeniería Industrial, Automatización de Maquinaria Industrial y Robótica

Título: Contrato de asesoramiento técnico y científico en el ámbito de la Ingeniería Industrial, Automatización de Maquinaria Industrial y Robótica

Financiado por: SIMPLICITYWORKS EUROPE SL

Duración: 2019 - 6 meses

Resumen: Contrato de asesoramiento técnico y científico en el ámbito de la Ingeniería Industrial, Automatización de Maquinaria Industrial y Robótica

Palabras Clave: Asesoramiento

Investigador Principal: Carlos Pérez Vidal

Desarrollo de un nuevo procedimiento para incrementar el nivel de pegado de polímeros inyectados en molde cerrado

Título: Contrato para la realización del proyecto "Desarrollo de un nuevo procedimiento para incrementar el nivel de pegado de polímeros inyectados en molde cerrado"

Financiado por: SIMPLICITYWORKS EUROPE SL

Duración: 2018 - 2 años

Resumen: Desarrollo de un nuevo procedimiento para incrementar el nivel de pegado de polímeros inyectados en molde cerrado

Palabras Clave: Moldes, polímeros, pegado

Investigador Principal: Carlos Pérez Vidal