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'11
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MAPLESOFT
Aprendiendo a caminar más rápido con modelado de alto rendimiento
Un proyecto que utiliza el software de modelado físico de MapleSim, en la Universidad de Manchester, ayuda a perfeccionar el proceso de caminata humana en robots. Uno de los desafíos a los que se enfrenta el equipo de Manchester, dirigido por los doctores Martin Brown y Gustavo Medrano-Cerda, es la visualización de los experimentos de una manera rápida y efectiva, para evitar la ralentización del proceso y asegurar que la experimentación sea válida y relevante.
La posibilidad de que los robots puedan parecerse a los humanos es uno de los temas más tratados por la ciencia. La recompensa por reproducir el movimiento y acciones humanas exceden el campo de la ingeniería, habiendo aplicaciones y ramificaciones para el tratamiento médico, tecnología de ordenadores, defensa, exploración, y muchas más.
El nuevo centro en Manchester, el Centro para Análisis Interdisciplinario Computacional y Dinámico (CICIDA, por sus siglas en inglés), ha trabajado con el Prof. Darwin Caldwell del Instituto Italiano de Tecnología, en Génova, y han desarrollado un novedoso robot humanoide (Ccub), basado en el robot humanoide desarrollado anteriormente, iCub at IIT.
Parte del trabajo de CICIDA observa las características de caminata y otras acciones locomotrices utilizando un modelo híbrido. El modelo utiliza resortes/amortiguadores para simular la fuerza de reacción del suelo, dinámicas del actuador y elementos aledaños para capturar la respuesta dinámica completa del robot.
“La posibilidad de visualizar en MapleSim sin tener que escribir nuestros propios programas ha sido invaluable” afirma el estudiante graduado Houman Dallali. “Lo que es más, podemos crear código C++ para que directamente interactúe con el hardware y acelerar el proceso de implementación/depuración del controlador.”
Con un basto y avanzado archivo de modelos online –en un solo lugar– Dallali pudo construir simulaciones complejas fácilmente utilizando “arrastrar y soltar”, y luego, editar rutinas establecidas con un esfuerzo mínimo gracias a la interfaz intuitiva de MapleSim. La inclusión de técnicas de linealización en la oferta de MapleSim es también importante para el modelado de robots. “Estamos construyendo modelos rápidamente y completando experimentos con mejor información gracias a la precisión de MapleSim y a sus capacidades cinemáticas,” agrega el señor Dallali, “a la vez que el apoyo incondicional del equipo de Adept asegura una transición sin problemas entre una etapa y la siguiente” .
La rapidez y éxito de la investigación con la asistencia de MapleSim significa que el equipo de CICIDA avanzará rápidamente hacia proyectos de caminar dinámico con un control del cuerpo completo y una gama extendida de formas de caminar. El Dr. Martin Brown y su alumno graduado Onder Tutsoy están trabajando en el “aprendizaje reforzado” para robots humanoides, así como en técnicas de “aprendizaje por repetición”. “A futuro, sumaremos aproximaciones lógicas y de aprendizaje a nuestro código y esperamos desarrollar aplicaciones para la investigación, tales como mejores prótesis y asistencias para caminar” dice Dallali.
El nuevo centro en Manchester, el Centro para Análisis Interdisciplinario Computacional y Dinámico (CICIDA, por sus siglas en inglés), ha trabajado con el Prof. Darwin Caldwell del Instituto Italiano de Tecnología, en Génova, y han desarrollado un novedoso robot humanoide (Ccub), basado en el robot humanoide desarrollado anteriormente, iCub at IIT.
Parte del trabajo de CICIDA observa las características de caminata y otras acciones locomotrices utilizando un modelo híbrido. El modelo utiliza resortes/amortiguadores para simular la fuerza de reacción del suelo, dinámicas del actuador y elementos aledaños para capturar la respuesta dinámica completa del robot.
“La posibilidad de visualizar en MapleSim sin tener que escribir nuestros propios programas ha sido invaluable” afirma el estudiante graduado Houman Dallali. “Lo que es más, podemos crear código C++ para que directamente interactúe con el hardware y acelerar el proceso de implementación/depuración del controlador.”
Con un basto y avanzado archivo de modelos online –en un solo lugar– Dallali pudo construir simulaciones complejas fácilmente utilizando “arrastrar y soltar”, y luego, editar rutinas establecidas con un esfuerzo mínimo gracias a la interfaz intuitiva de MapleSim. La inclusión de técnicas de linealización en la oferta de MapleSim es también importante para el modelado de robots. “Estamos construyendo modelos rápidamente y completando experimentos con mejor información gracias a la precisión de MapleSim y a sus capacidades cinemáticas,” agrega el señor Dallali, “a la vez que el apoyo incondicional del equipo de Adept asegura una transición sin problemas entre una etapa y la siguiente” .
La rapidez y éxito de la investigación con la asistencia de MapleSim significa que el equipo de CICIDA avanzará rápidamente hacia proyectos de caminar dinámico con un control del cuerpo completo y una gama extendida de formas de caminar. El Dr. Martin Brown y su alumno graduado Onder Tutsoy están trabajando en el “aprendizaje reforzado” para robots humanoides, así como en técnicas de “aprendizaje por repetición”. “A futuro, sumaremos aproximaciones lógicas y de aprendizaje a nuestro código y esperamos desarrollar aplicaciones para la investigación, tales como mejores prótesis y asistencias para caminar” dice Dallali.
