IA-GAMMAPATIA

Title: 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

Funded by: Generalitat Valenciana

Duration: 01/2023 - 12/2023

Description: 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.

Proyecto financiado por la Consellería de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital de la Generalitat Valenciana
Valencian Innovation Agency

Head Researcher: L. Payá

AViRobots

Title: Development of an intelligent surveillance and security infrastructure system based on mobile robots

Funded by: AVI (Agència Valenciana de la Innovació)

Duration: 01/2023 - 12/2025

Description: The project focuses on the use of terrestrial mobile robots for the surveillance of indoor and outdoor environments, access control and people identification. It is proposed the realization of technological developments that digitize and automate the tasks of surveillance of buildings and infrastructures by means of mobile robots aided by artificial intelligence techniques. The project considers the development of a complete surveillance system that will integrate: a set of intelligent mobile robots equipped with sensors, a human-machine interface software system that will allow efficient interaction between operators and robots and, finally, a wireless communications system that will allow the exchange of information in the system.

The developed system can be exploited by security companies for the surveillance of indoor or outdoor environments or by law enforcement agencies. During the course of the project, a demonstration system will be created to validate this application and make it ready for a level close to the market. In this way, the aim is to reduce uncertainties about the technical and commercial viability of this technology. The demonstrators will make it possible to test the operation of the monitoring system under real operating conditions and will also make it possible to present the product to companies interested in its commercial exploitation.

This project with reference INNVA1/2023/61 has been funded by the Valencian Innovation Agency.

Keywords: Mobile robots, visual perception, multisensory fusion, infrastructure surveillance

Head Researcher: Arturo Gil, Luis Payá

NANOTERASUCO

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

Funded by: Unisalut

Duration: 2023

Description: 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.

Head Researcher: J.C. Ferrer

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

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

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

Duration: 01/01/2022 - 31/12/2023

Description: 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.

Head Researcher: David Valiente

HORAS

Title: Optimal classification of pieces in production proceses

Funded by: Ministerio de Ciencia e Innovación

Duration: 3 años

Description: HORAS project is composed of two parts. First one, aims to design and program a robotic station, formed by a set of "n" robots, performing a pick-and-place process of flat pieces for the apparel industry and its subsequent classification, either by type or by pieces needed to create a product. The second part is software development based on the programming of a system using Python to obtain data from CAD files from industrial machinery and send it directly to the set of robots transferring CAD information directly to the system to perform the gripping and sorting operations. First, we will conduct a study of the current state of the art in the use of general purpose, parallel and collaborative industrial robots to determine which ones are best suited to the task to perform. Once the process features and robots have been analyzed, the virtual station will be designed using selected manufacturer's software. This station will perform the process of cutting sheets of a material using a CNC machine and then, thanks to a conveyor belt, these pieces will be transported to the pick- and-place station, where the robots, suspended on a gantry on the belt, will be in charge of performing the pick-and-place task and its subsequent classification and placement of the pieces. Finally, we will focus on the simulation of the station, with the analysis and evaluation of obtained results to check its correct operation. To carry out this process, we will design and build the necessary tooling to equip the robot system with the capacity to grip flat pieces for optimized sorting. This tooling will take into account that some of the materials used in the fashion industry are very porous, so it will be equipped with a matrix of vacuum suction cups and an additional matrix of needles for gripping porous and delicate materials. Each of the matrix elements will be selectively activated to grip only the target piece and not the adjacent ones. To this end, a computer vision algorithm will be created with the ability to position the robot tooling so that there are the maximum number of tool gripping points for each of the pieces being handled. The gripping of the pieces by the robot cannot be done by vision recognition since the pieces are cut in the raw material from which they come out. This cut is so thin that it is imperceptible to the machine vision system and it is necessary to use the information coming from the CAD file of the machine to be able to know the position and orientation of each of the pieces. Therefore, in the second part of the project, we will develop a Python program to read the files obtained from a CNC machine with the design of the cut made, provided by the company Comelz and with which we will obtain the position data, rotation, and the name of each of the template models present in the file. These data will be sent through a socket to the robot in its native language. With this data, the robot will be able to perform the pick-and-place task, in a more automated way, and its subsequent classification. The goal of the system is to perform the manipulation of hundreds of pieces in the shortest time possible. For this purpose, a set of robots will be used working coordinated so as not to collide with each other and to grab each piece to perform the task in the minimum possible time, including especially the order of the operations to be performed.

Keywords: Computer vision, robotics, optimization

Head Researcher: Carlos Pérez Vidal

TED2021

Title: Development of intelligent mobile technologies to address security tasks and surveillance indoors and outdoors

Funded by: Agencia Estatal de Investigación. Ministerio de Ciencia e Innovación

Duration: 12/2022 - 11/2024

Description: This project proposes using mobile robots and machine learning technologies to carry out surveillance and security tasks in indoor and outdoor environments. During the course of the project, it is expected to generate scientific knowledge and carry out technological developments that digitize and automate the tasks of surveillance of buildings, infrastructures and industry. Such developments are expected to have potential of technology transfer to security companies, State security forces and emergency units.

Currently, these tasks are carried out by specialized personnel, with the aid mainly of cameras located in fixed positions and cctv systems. In this project, it is proposed to perform this surveillance in a much more effective way and more safely for these personnel, with the support of cooperating mobile robots that can patrol the areas to be monitored and use different types of sensors (omnidirectional vision cameras, infrared cameras, laser range and proximity sensors) and sensor fusion technologies to address two major problems: (a) robot navigation through the environment to be monitored, including building a model or map, localization and trajectory planning and (b) interpretation of the environment so that suspicious objects, intrusions by unauthorized personnel and other potentially dangerous situations such as fire sources and overheating in facilities can be detected. The project includes the creation of an intuitive graphical interface that allows the user to interact with the robots and maps created, know the alarms that have been generated and influence the task carried out by the robots.

Both the cooperation between the robots themselves and the cooperation between the potential remote operator and the robots is critical to effective surveillance. It is a cutting-edge technological aspect with great development in current international research works. Other technologies involved in the project, such as object and person recognition, deep learning and autonomous robot navigation, are also among the most developed today. The proposing research group has a consolidated track record and extensive experience in the fields of mobile robotics, machine learning, image processing and sensor fusion.

Therefore, the proposed idea is framed within the field of digital transition and seeks to improve and enhance technology to apply it to security and surveillance tasks in buildings, infrastructures and facilities. The main goal of the project is to ameliorate the quality of the work of security employees and improve the competitiveness of security companies. In particular, the use of mobile robots is proposed in situations in which the use of static security cameras is inappropriate or insufficient, or to serve as support and assistance to existing security personnel. A use case will be, for example, the surveillance of large areas of land in adverse conditions (cold, extreme heat). In addition, the mobile robots will be equipped with sensors that will allow the detection of intrusions or security failures in low or no lighting conditions. The proposal also aims to have a minimum ecological impact, as it will use highly efficient electric mobile robots.

This project has been founded by Agencia Estatal de Investigación. Ministerio de Ciencia e Innovación

Keywords: Mobile robot, computer vision, image processing, sensor fusion, robot navigation, deep learning

Head Researcher: A. Gil, L. Payá

ReGAIT- Desarrollo de una interfaz neural-máquina auto-calibrada para control en bucle cerrado de exoesqueletos de miembro inferior

Title: ReGAIT- Desarrollo de una interfaz neural-máquina auto-calibrada para control en bucle cerrado de exoesqueletos de miembro inferior

Funded by: Ministerio de Ciencia e Innovación

Duration: desde 1/09/2022 hasta 31/08/2025

Keywords: exoesqueletos

Head Researcher: José María Azorín Poveda (IP1), Eduardo Iáñez Martínez (IP2)

Aseguramiento de robots subactuados por extinción de auto-movimientos

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

Funded by: CONSELLERIA DE INNOVACIÓN, UNIVERSIDADES, CIENCIA Y SOCIEDAD DIGITAL

Duration: 1/1/22-31/12/23

Description: 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.

Proyecto financiado por la Consellería de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital de la Generalitat Valenciana
Valencian Innovation Agency

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

Head Researcher: Adrián Peidró

Control de robots paralelos que han sufrido fallo de torque

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

Funded by: Universidad Miguel Hernández, Vdo. de Investigación

Duration: 1/1/22-31/12/22

Description: 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.

Keywords: Variedad de auto-movimiento, robot paralelo, subactuado

Head Researcher: Adrián Peidró

HYREBOT

Title: Hybrid Robots and Multisensory Reconstruction for Applications in Lattice Structures (HyReBot)

Funded by: Ministerio de Ciencia e Innovación

Duration: 09/2021 - 08/2024

Description: The use of reticular structures, which are composed of a number of beams or bars closely intertwined, is widespread nowadays in the construction of all types of fastening and support components for different infrastructures. They are especially indicated in metal bridges but also in roofs of hangars and spacious industrial buildings. They are generally formed by a set of highly interlinked and interconnected bars, joined together by nodes (either rigid or articulated), forming a three-dimensional structural mesh. The execution of both inspection and maintenance tasks on this type of reticular structures is especially challenging owing to (a) the access problems because of the high interconnection of the bars through the nodes and (b) the complexity of going through paths that permit moving from one starting point to a target point while traversing these structural nodes.

Aerial vehicles have been considered along the past few years as a possible solution to automate these inspection and maintenance tasks on reticular three-dimensional structures. However, the high complexity of such structures (often including narrow gaps between nodes and bars and with a strongly heterogeneous distribution) limits the use of this type of aerial vehicles, since they could not enter the different internal locations of the structure that are not easily accessible. Another of the limitations of this type of vehicles is their limited manipulation capacity while they are in the air.

The present research project focuses on this field. The project will explore the possibility of using robotic units that can move along these reticular structures in such a way that they can navigate through them with 6 degrees of freedom and traverse the reticular nodes present in them, regardless of their arrangement, layout and 3D configuration of the mesh. To address these inspection and / or maintenance tasks, this research project proposes the analysis, design and implementation of hybrid robots. They will consist of simple modules with few degrees of freedom, either with serial or parallel structure, designed in such a way that, when combined into hybrid robots, they can effectively navigate through these reticular structures despite all the challenging issues they present. In addition to analyzing these robots in depth, both from the kinematic and dynamic point of view, we propose to analyze and demonstrate their ability to navigate through such reticular workspaces, negotiating any possible arrangement of reticular nodes present in such structures.

Finally, it is essential to have a sufficiently precise model of the reticular structure in which these modular robots have to operate and to estimate efficiently their position and orientation in this environment. Considering the experience of the members of the research team in previous projects, the present project also proposes performing the reconstruction of these environments (three-dimensional grid structures), based on the fusion of the information provided by both range and visual sensors in a 360o field of perception around the robot. To achieve this objective, deep learning techniques will be used to efficiently process the high amount of data provided by the sensors.

Project PID2020-116418RB-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033.
Agencia Estatal de Investigación

Keywords: Hybrid robots, visual perception, sensor fusion, reticular structures

Head Researcher: L. Payá, O. Reinoso

PROMETEO2021

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

Funded by: GENERALITAT VALENCIANA

Duration: 01/2021 - 12/2024

Description: 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
Valencian Innovation Agency

Head Researcher: Oscar Reinoso

RETIC

Title: Planificación de movimientos robóticos en estructuras metálicas

Funded by: Universidad Miguel Hernández de Elche

Duration: 01/01/2021 - 31/12/2022

Description: 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.

Head Researcher: Oscar Reinoso Garcia

DECODED

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

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

Duration: 01/04/2021 hasta 31/05/2022

Description: 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.

Head Researcher: José María Azorín Poveda

REKINE

Title: Reconstructing kinematics trajectories during walking from EEG signals

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

Duration: 01/04/2021 hasta 31/05/2022

Description: 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.

Head Researcher: José María Azorín Poveda

GVA_COVID19_2021_062

Title: Estudio exploratorio de los efectos del uso de neuroestimulación no invasiva en pacientes con anosmia persistente post COVID.

Funded by: Consellería de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital (Generalitat Valenciana)

Duration: 1/1/2022 hasta 31/12/2022

Description: Estudio exploratorio de los efectos del uso de neuroestimulación no invasiva en pacientes con anosmia persistente post COVID.

Head Researcher: José María Azorín Poveda

OBRAINSITY

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

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

Duration: 1/1/2021 hasta 31/12/2024

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

Head Researcher: Vicente Micol Molina y María Herranz López

ModRet

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

Funded by: Universidad Miguel Hernández de Elche

Duration: 2 años

Description: 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.

Head Researcher: L. Payá

GV_2021_ADAPTYP2

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

Funded by: CONSELLERIA DE INNOVACIÓN, UNIVERSIDADES, CIENCIA Y SOCIEDAD DIGITAL, Generalitat Valenciana

Duration: 01/01/2021-31/12/2021

Description: 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.

Proyecto financiado por la Consellería de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital de la Generalitat Valenciana
Valencian Innovation Agency

Keywords: robot paralelo, singularidad, control de par computado

Head Researcher: Adrián Peidró

EMERG2020

Title: RECONSTRUCTION OF SCENES FROM OMNIDIRECTIONAL CAMERAS USING VISUAL APPEARANCE AND DEEP LEARNING TECHNIQUES.

Funded by: Generalitat Valenciana

Duration: 01/2020 - 12/2020

Description:

Most of the existing algorithms that solve mapping and location problems stop working properly when the robot operates in an unstructured, complex and changing environment or when the robot can move with more than three degrees of freedom (DOF). ). In response to this challenge, the main research line of this project proposes the improvement and development of new mechanisms that allow efficient, robust and precise modeling of environments using vision systems. Specifically, the use of omnidirectional vision systems is proposed due to the large amount of information they provide at a relatively low cost. However, the use of these vision systems makes it necessary to consider the challenges of working with the images provided by this type of camera. In this sense, it is proposed to study in depth descriptors based on global appearance and make use of Deep Learning techniques.

The development of this project is developed through various objectives such as the analysis of the present algorithms for creating maps and location, comparison of the present global appearance algorithms and also, developing new location algorithms and / or appearance descriptors global based on Deep Learning. In order to improve the integration of the mobile robot in real work environments (Industry 4.0), in which they interact with people, characteristics that make it compatible with human perception will be incorporated into the map.

Keywords: Deep learning, scene reconstruction, localization, omnidirectional vision

Head Researcher: M. Ballesta

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

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

Funded by: Generalitat Valenciana

Duration: 01/01/2019 a 31/12/2020

Description: 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.

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

Head Researcher: L. Payá

Emergentes desarrollo BCI rehabilitación

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

Funded by: CONSELLERIA DE INNOVACIÓN, UNIVERSIDADES, CIENCIA Y SOCIEDAD DIGITAL

Duration: 01/01/2019 - 31/03/2021

Description: 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.

Head Researcher: Mario Ortiz García

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

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

Funded by: Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades

Duration: 1/01/2019 - 30/09/2022

Description:

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. Ambulation after trauma has long been a research topic, but more progress is needed.

With recent advances in robotic technologies, lower-limb robotic exoskeletons have emerged as aids for over-ground, bipedal ambulation for individuals with motor limitations. Interfaces between robotic exoskeletons and users are often implemented via a combination of mechanical and electrical devices. However, these interfaces are not what humans naturally use. The usability and clinical relevance of these robotics systems could be further enhanced by brain-machine interfaces (BMIs). BMIs bypass motor systems of any kind. BMIs make context-based decisions from recordings of the users brain activity, thus allowing direct and voluntary operation of the devices beyond users diminished physical capabilities. Although the feasibility of using BMIs to control lower-limb exoskeletons has been demonstrated, important challenges have to be still addressed to deploy these systems as assistive devices in the clinic and at home: (1) Robust BMIs with better performances have to be developed to send safely basic commands (walk and stop) to exoskeletons; (2) BMIs for turning left/right exoskeletons, increasing/decreasing their speed, or stopping them if unexpected obstacles appear have to be implemented for providing more capabilities to these systems; (3) Training schemes to reduce the number of training sessions required to use BMIs, and to reach higher performances have to be developed; and (4) More clinical studies have to be carried out to validate the health benefits of using these systems. All these challenges will be addressed in the WALK project.

The WALK project will go beyond the current state-of-the-art by developing more robust BMIs with higher performances not only able to control the exoskeletons for walking and stopping safely, but also to send them commands for turning left/right, increasing/decreasing their speed, or stopping them if unexpected obstacles appear. To improve the performance of the new BMIs and reduce the number of training sessions, new training strategies based on transcranial direct current stimulation (tDCS) and virtual reality will be developed. Furthermore, the project will demonstrate how the use lower-limb exoskeletons commanded by BMIs could have health benefits for SCI people, particularly with respect to pain, spasticity and autonomic activity.

Thus, the WALK project will allow people with locomotion difficulties to command lower-limb robotic exoskeletons by means of BMIs in order to provide them walking assistance in the clinic and at home. This will contribute that neurologically injured patients have higher activity at home and participation in society.

Head Researcher: José María Azorín Poveda

BinaryRobot

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

Funded by: Generalitat Valenciana

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

Description: 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

Keywords: robot trepador, operación binaria

Head Researcher: M. Ballesta

Map Building by Means of Appearance Visual Systems for Robot Navigation

Title: Map Building by Means of Appearance Visual Systems for Robot Navigation

Funded by: CICYT Ministerio de Ciencia e Innovación

Duration: 01/01/2017 al 31/12/2019

Description: In order to be truly autonomous, a mobile robot should be capable of navigating through any kind of environment while carrying out a task. In order to do that it is considered necessary that the robot possesses the ability to create a model of its workspace that allows to estimate its position inside it and navigate along a trajectory.

Map building and navigation is currently a very active research area, in which a large number of researchers focus on and where very different approaches have emerged based on diverse algorithms and using various kind of sensorial information. To the present days, most of the efforts have been focusing on construction of models of the environment based on a set of significant points extracted from it without considering the global appearance of the scene.

Considering the concepts posed above, we propose the improvement and development of new mechanisms that allow an efficient, robust and precise modelling of the environment by making use of omnidirectional vision systems. The research group has experience in the mentioned areas and during the last years has developed different approaches in the areas of map building, localization, exploration and SLAM by means of information gathered by different kind of vision systems installed on the robots. In order to carry out these approaches, an extensive study of the different description methods has been performed, both based on the extraction of significant points and local descriptors and also those methods based on the global appearance of the image, with remarkable results.

Keywords: Mobile robots, autonomous navigation, computer vision, omnidirectional systems

Head Researcher: L. Payá, O. Reinoso

REASISTE

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

Funded by: Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnología para el Desarrollo (CYTED)

Duration: 1/01/2016 hasta 31/12/2019

Description: 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.

Head Researcher: José María Azorín Poveda

ASSOCIATE

Title: 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.

Funded by: Ministerio de Economía y Competitividad

Duration: 1/01/2015 hasta 31/12/2019

Description: 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.

Head Researcher: José María Azorín Poveda

BioMot

Title: Smart Wearable Robots with Bioinspired Sensory-Motor Skills · BioMot

Funded by: VII Programa Marco Comisión Europea

Duration: 1/10/2013 hasta 1/10/2016

Description: 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.

Head Researcher: I.P.: José María Azorín Poveda Coordinador:Juan C. Moreno, CSIC

Iberada

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

Funded by: Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnología para el Desarrollo (CYTED)

Duration: 1/01/2012 hasta 31/12/2015

Description: 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.

Head Researcher: José María Azorín Poveda

Brain2Motion

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

Funded by: Ministerio de Economía y Competitividad

Duration: 1/01/2012 hasta 31/12/2014

Description: 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).

Head Researcher: José María Azorín Poveda

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

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

Funded by: Centro de Inteligencia Digital de la Provincia de Alicante (CENID)

Duration: 6 meses (abril 2022 - octubre 2022)

Description: 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.

Keywords: Robot paralelo, laboratorio remoto, prácticas de laboratorio, identificación, control

Head Researcher: Adrián Peidró

OPTIMASHOE

Title: Aplicación Robotizada de Pátina en Productos Acabados en Piel (OPTIMASHOE)

Funded by: Bespoke Factory Group

Duration: 2020 - 2 años

Description: A petición de una empresa, la UMH realiza las tareas de investigación relacionadas con la programación de un robot colaborativo para ejecutar actividades de pulido y abrillantado de calzado.

Keywords: Pulido, Robótica colaborativa

Head Researcher: Carlos Perez-Vidal

Ingeniería Industrial, Automatización de Maquinaria Industrial y Robótica

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

Funded by: SIMPLICITYWORKS EUROPE SL

Duration: 2019 - 6 meses

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

Keywords: Asesoramiento

Head Researcher: Carlos Pérez Vidal

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

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

Funded by: SIMPLICITYWORKS EUROPE SL

Duration: 2018 - 2 años

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

Keywords: Moldes, polímeros, pegado

Head Researcher: Carlos Pérez Vidal