Search

Este trabajo presenta el diseño y desarrollo de un sistema de coordinación entre vehículos aéreos no tripulados (UAV) y vehículos terrestres no tripulados (UGV) enfocado en aplicaciones de logística y gestión de inventarios en entornos industriales. El objetivo principal es implementar un sistema en el que el UAV pueda seguir al UGV utilizando marcadores ArUco para estimar la posición relativa. Este enfoque permite que el UAV realice tareas de inspección y monitoreo mientras el UGV proporciona soporte en términos de energía y posicionamiento preciso. Para llevar a cabo este proyecto, se desarrolló un entorno de simulación utilizando ROS y Gazebo, integrando herramientas como Ardupilot y MAVROS para el control del UAV. Se utilizó Blender para modificar los modelos 3D del UAV, añadiendo los marcadores necesarios y ajustando sus características físicas. Los algoritmos de detección y seguimiento se implementaron empleando técnicas avanzadas de visión por computadora y control autónomo, garantizando así la coordinación eficiente entre ambos vehículos. Las simulaciones demuestran la viabilidad del sistema propuesto para aplicaciones donde es necesario un seguimiento continuo y preciso, como en tareas de inspección y monitoreo., This work presents the design and development of a coordination system between unmanned aerial vehicles (UAV) and unmanned ground vehicles (UGV) focused on logistics and inventory management applications in industrial environments. The main objective is to implement a system in which the UAV can follow the UGV using ArUco markers to estimate the relative position. This approach allows the UAV to perform inspection and monitoring tasks while the UGV provides support in terms of energy and precise positioning. To carry out this project, a simulation environment was developed using ROS and Gazebo, integrating tools such as Ardupilot and MAVROS for UAV control. Blender was used to modify the 3D models of the UAV, adding the necessary markers and adjusting their physical characteristics. Detection and tracking algorithms were implemented using advanced computer vision and autonomous control techniques, thus ensuring efficient coordination between both vehicles. Simulations demonstrate the feasibility of the proposed system for applications where continuous and precise tracking is required, such as in inspection and monitoring tasks.

El objetivo de este trabajo es la investigación sobre la competencia del Deep Learning para la predicción de series de tiempo. En este proyecto se profundiza en el uso de Redes Neuronales Recurrentes para predecir índices bursátiles. Se han implementado tres tipos distintos de redes neuronales con la capacidad de memoria a largo plazo: SimpleRNN, LSTM y GRU. En principio se trató de predecir los valores del Bitcoin, y más adelante se decidió incorporar otras series de tiempo distintas. La finalidad era encontrar el modelo más eficiente a la hora de predecir algunos activos de mercado. Para el procesamiento de las series de datos, antes de realizar la predicción, se han utilizado algunas técnicas de estadística, concretamente las medias móviles., The objective of this work is the investigation into the competence of Deep Learning for time series prediction. This project delves into the use of Recurrent Neural Networks to predict stock market indices. Three different types of neural networks with long-term memory capacity have been implemented: SimpleRNN, LSTM and GRU. At first it was about predicting the values of Bitcoin, and later it was decided to incorporate other different time series. The purpose was to find the most efficient model when predicting some market assets. To process the data series, before making the prediction, some statistical techniques have been used, specifically moving averages.

EsteTrabajo de Fin de Grado se centra en la comparación de las diferentes ramas de la robótica blanda, así como en el diseño, desarrollo y evaluación de varios grippers compuestos por actuadores neumáticos blandos. A lo largo del documento, se presentarán y analizarán distintos diseños creados para este propósito. Además, se abordará la simulación de los actuadores utilizando el software ANSYS, lo que permitirá analizar su comportamiento y optimizar sus características antes de su fabricación. También será crucial la creación de los moldes necesarios para la producción de los actuadores en condiciones reales, detallando los procesos y materiales empleados. Se incluirá, asimismo, una revisión de los métodos actuales utilizados para modelar materiales hiperelásti cos, esenciales en el desarrollo de actuadores neumáticos eficientes. Este apartado se centrará especialmente en la simulación mediante elementos finitos y en los ejemplos existentes en la literatura actual. Finalmente, se procederá a verificar las hipótesis planteadas mediante una serie de experimentos diseñados para evaluar la eficacia de los distintos grippers. Se analizarán los resultados obtenidos y se discutirá la validez de las hipótesis iniciales, proporcionando conclusiones y posibles direcciones futuras para la investigación en el campo de la robótica blanda., ThisFinalThesis focuses on the comparison of the different branches of soft robotics, as well as the design, development, and evaluation of various grippers composed of soft pneumatic actuators. Throughout the document, different designs created for this purpose will be presented and analyzed. In addition, the simulation of the actuators using the ANSYS software will be addressed, allowing for the analysis of their behavior and the optimization of their characteristics before fabrication. The creation of the necessary molds for the production of the actuators in real conditions will also be crucial, detailing the processes and materials used. Furthermore, a review of current methods used to model hyperelastic materials, which are essential for the development of efficient pneumatic actuators, will be included. This section will particularly focus on finite element simulation and existing examples in the current literature. Finally, the hypotheses will be tested through a series of experiments designed to evaluate the effectiveness of the different grippers. The results obtained will be analyzed, and the validity of the initial hypotheses will be discussed, providing conclusions and possible future directions for research in the field of soft robotics.

El objetivo de este trabajo de fin de grado es desarrollar y ensayar un sistema de control mediante gestos de un vehículo aéreo no tripulado (UAV), utilizando tecnologías avanzadas de visión por computador y reconocimiento de gestos. Para su desarrollo se plantea una metodología concreta consistente en definir el alcance del proyecto a desarrollar y su idea de diseño, tras ello se investigan y seleccionan las herramientas y tecnologías de trabajo. Es por ello que debido a su robustez y compatibilidad entre ellas se han decidido utilizar las siguientes herramientas: Python como lenguaje de programación de alto nivel, MediaPipe Hands para el reconocimiento de manos y gestos, complementado con OpenCV para el procesamiento de imágenes, y ROS (Robot Operating System) como enlace que proporciona la comunicación y control del UAV. Después de tener definido el entorno de trabajo se contemplan las limitaciones que este implica y se reestructura el planteamiento inicial, tras ello se comienza con la programación. Una vez que se consigue una primera versión del programa, se simula y se comprueban las posibles discrepancias respecto a los resultados esperados. Posteriormente, se realizan las modi ficaciones necesarias en el programa y vuelve a simularse, este proceso se repite durante varios ciclos hasta obtener un programa que al simularlo cumpla el alcance esperado. Finalmente, se realiza una depuración del programa que contiene los algoritmos de procesamiento de imágenes y reconocimiento de gestos predefinidos, y se realizan simulaciones para posteriormente analizar sus resultados. Por último, se evalúa la eficacia y precisión del sistema desarrollado, y se discuten las posibles mejoras y aplicaciones futuras del control de UAV mediante gestos., The objective of this final degree project is to develop and test a gesture control system for an unmanned aerial vehicle (UAV), using advanced computer vision and gesture recognition technologies. For its development, a specific methodology is proposed, consisting of defining the scope of the project to be developed and its design idea, after which the tools and working technologies are investigated and selected. For this reason, due to their robustness and compatibility between them, the following tools have been used: Python as a high-level programming language, MediaPipe Hands for hand and gesture recognition, complemented by OpenCV for image processing, and ROS (Robot Operating System) as the link that provides communication and control of the UAV. After having defined the working environment, the limitations that this implies are contemplated and the initial approach is restructured, after which the programming begins. Once a first version of the program is obtained, it is simulated and any discrepancies with respect to the expected results are checked. Subsequently, the necessary modifications are made to the program and it is simulated again, this process is repeated for several cycles until a program is obtained that, when simulated, fulfills the expected scope. Finally, a debugging of the program containing the predefined image processing and gesture recognition algorithms is performed, and simulations are carried out to later analyze the results. Finally, the efficiency and accuracy of the developed system is evaluated, and possible improvements and future applications of gesture-based UAV control are discussed.

En el presente Trabajo de Fin de Grado se mostrará el proceso mediante el cual se ha realizado el diseño, la fabricación y el control de un brazo robótico industrial de seis grados de libertad. A lo largo del trabajo se expondrá el trabajo realizado en el diseño mecánico del robot, realizado en Fusion 360, la descripción de sus componentes y criterios de diseño. Se hablará de la fabricación del robot, la cual se ha realizado mediante impresión 3D. Se comentará también la electrónica necesaria, así como otros componentes utilizados. Una vez descrito el diseño del robot, se realizará un análisis cinemático del mismo, resolviendo los modelos cinemáticos directo e inverso. Se hará también un breve estudio de las singularidades del robot y se desarrollará el método de generación de trayectorias que se implementará para el control cinemático del robot. En último lugar se tratará la programación del robot. La programación del control se ha realizado en dos niveles: un nivel bajo encargado del control de lo motores para la ejecución de trayectorias, además de otras entradas y salidas, el control a alto nivel realizará los cálculos cinemáticos necesarios para efectuar el movimiento del robot, éste nivel recibirá además las instrucciones del usuario y se encargará de la ejecución de las mismas., In this Bachelor’s Thesis, the process of designing, manufacturing, and controlling a six-degree-of-freedom industrial robotic arm will be presented. Throughout the work, the mechanical design of the robot, created using Fusion 360, will be described, including its components and design criteria. The fabrication of the robot, which was carried out using 3D printing, will also be discussed, along with the necessary electronics and other components used. Once the design of the robot has been described, a kinematic analysis will be performed, solving both the forward and inverse kinematic models. A brief study of the robot’s singularities will also be conducted, and the trajectory generation method for the kinematic control of the robot will be developed. Finally, the programming of the robot will be addressed. The programming of the robot’s control has been implemented on two levels: a low level responsible for controlling the motors to execute trajectories, as well as managing other inputs and outputs, and a high level that performs the necessary kinematic calculations to move the robot. This level also receives user instructions and is responsible for executing them.

En este Trabajo de Fin de Grado, se ha desarrollado un entorno 3D en Unity en el que se han creado diferentes pruebas con las que se podrá evaluar la capacidad de interacción y percepción espacial de sujetos que sean sometidos a estas pruebas, alternando entre el uso de un filtro elaborado que simula lo que ve un usuario con una prótesis de visión biónica binocular y la realización de dichas pruebas sin ningún tipo de filtro. El entorno se ha implementado haciendo uso de gafas de realidad virtual, que se han configurado para trabajar dentro del sistema en Unity, para interaccionar con una gran variedad de objetos de forma diversa. Esto ha permitido crear un total de 5 pruebas, destinadas a medir la capacidad de los usuarios de reconocer el entorno, figuras tridimensionales, diferenciar volúmenes y navegar por el espacio. El espacio creado tiene la intención de ser lo más realista posible y todo está hecho de acuerdo con esa base. Para facilitar el manejo del entorno, se ha desarrollado una interfaz de usuario que solo es accesible para el investigador encargado del manejo del ordenador donde se está llevando a cabo la simulación. Con esta interfaz se pretende hacer más ameno el desarrollo de las pruebas, evitando errores y asegurando así su correcto funcionamiento., In this Final Degree Project, a 3D environment has been developed in Unity, in which different tests has been created to evaluate the interaction and spatial perception ability of subjects who are subjected to these tests, alternating between the use of an elaborate filter that simulates what a user sees with a binocular bionic vision prosthesis and performing these tests without any filter. The environment has been implemented using virtual reality glasses that have been configured to work within the system in Unity to interact with a wide variety of objects in diverse ways. This has made it possible to create a total of 5 tests intended to measure the users' ability to recognize the environment, three-dimensional figures, differentiate volumes, and navigate space. The created space is intended to be as realistic as possible, and everything is made based on that principle. To facilitate the management of the environment, a user interface has been developed that is only accessible to the researcher in charge of operating the computer where the simulation is being carried out. This interface is intended to make the development of the tests more enjoyable, avoiding errors and ensuring their correct operation.

Este trabajo de fin de grado tiene como objetivo la creación de un mundo más sostenible, donde se promueva el respeto al medio ambiente a través de la reutilización de infraestructuras existentes y la prolongación de su vida útil. Además, se busca explorar nuevas formas de energía limpia, utilizando procesos simplificados, sostenibles y eficientes, con el propósito de promover soluciones innovadoras que contribuyan a un futuro más respetuoso con el medio ambiente. Se presentan tres temas principales. En primer lugar, se destaca el hidrógeno verde como una fuente innovadora de almacenamiento de energía. Se explorará su obtención mediante la electrólisis, tanto de manera limpia como no limpia, proporcionando una visión completa de sus implicaciones. El siguiente tema se centra en la modernización eléctrica de grúas estructuralmente sólidas. Se examinará cómo esta transformación puede aumentar la eficiencia, prolongar la vida útil y mejorar la disponibilidad de repuestos, ofreciendo beneficios significativos en el sector industrial. Por último, se analizará el sistema de control distribuido PCS7. Se proporcionarán recomendaciones sobre las unidades de procesamiento central (CPU) más adecuadas, se discutirá el tipo de conexión y se explorará la recolección de datos para su posterior análisis. Esto proporcionará información valiosa para optimizar los procesos de control en una planta. En resumen, este trabajo aborda avances importantes en el almacenamiento de energía, la modernización de equipos y el control de procesos, brindando una perspectiva actualizada sobre las últimas tendencias y su aplicación práctica., This final degree project aims to create a more sustainable world, where respect for the environment is promoted through the reuse of existing infrastructures and the extension of their useful life. In addition, it seeks to explore new forms of clean energy, using simplified, sustainable and efficient processes, with the aim of promoting innovative solutions that contribute to a more environmentally friendly future. Three main themes are presented. Firstly, green hydrogen is highlighted as an innovative source of energy storage. Its production through electrolysis, both clean and non-clean, will be explored, providing a comprehensive overview of its implications. The next topic focuses on the electrical retrofitting of structurally sound cranes. It will examine how this transformation can increase efficiency, extend service life and improve spare parts availability, offering significant benefits in the industrial sector. Finally, the PCS7 distributed control system will be evaluated. It will provide recommendations on the most suitable central processing units (CPUs), discuss the type of connection and explore data collection for further analysis. This will provide valuable information for optimising control processes in a plant. In summary, this work addresses important developments in energy storage, equipment modernisation and process control, providing an up-to-date perspective on the latest trends and their practical application.

La humanidad está experimentando una revolución sin precedentes gracias a tecnologías emergentes como la robótica, el big data y la inteligencia artificial. Estas innovaciones están transformando sectores que antes se consideraban inamovibles, y es fundamental estudiar y comprender estas tecnologías que ya forman parte integral de nuestra sociedad. Su potencial para el desarrollo de nuevas aplicaciones es inmenso, y su correcto uso puede generar mejoras significativas en la calidad de vida de las personas. En este proyecto, nos enfocaremos en explorar una forma específica de poner la inteligencia artificial al servicio de la sociedad. La inteligencia artificial ofrece una serie de herramientas y capacidades que tienen el potencial de abordar problemas complejos que necesitan de la intervención humana por lo que pueden brindar soluciones innovadoras en diversos campos. Nuestro objetivo es investigar y desarrollar una aplicación práctica de inteligencia artificial mediante la implementación de un modelo de detección de objetos en una Raspberry Pi 3B. Esta combinación nos permite aprovechar los avances de la inteligencia artificial en un dispositivo accesible y de bajo costo. En particular, nos centraremos en un desafío concreto: mejorar los sistemas de fototrampeo utilizados para el seguimiento y control de las poblaciones de lince ibérico. El lince ibérico es una especie en peligro de extinción, y su supervivencia depende de un monitoreo preciso y efectivo de su población. El uso tradicional de los sistemas de fototrampeo presenta limitaciones ya que estos recogen una cantidad muy abundante de datos que debe ser procesada por una persona para clasificar las diferentes capturas y poder obtener conclusiones. Al implementar un modelo de inteligencia artificial en la Raspberry Pi 3B, se analizarán automáticamente las imágenes capturadas, clasificando las diferentes detecciones para poder obtener datos relevantes sobre su comportamiento y distribución incluso en tiempo re, Humanity is experiencing an unprecedented revolution thanks to emerging technologies such as robotics, big data, and artificial intelligence. These innovations are transforming industries that were once considered immovable, and it is crucial to study and understand these technologies that have already become an integral part of our society. Their potential for developing new applications is immense, and their proper use can generate significant improvements in people's quality of life. In this project, we will focus on exploring a specific way to harness the power of artificial intelligence for the benefit of society. Artificial intelligence offers a range of tools and capabilities that have the potential to address complex problems that typically require human intervention, thus providing innovative solutions in various fields. Our objective is to investigate and develop a practical application of artificial intelligence by implementing an object detection model on a Raspberry Pi 3B. This combination allows us to leverage the advancements in artificial intelligence on an accessible and low-cost device. We will concentrate on a specific challenge: improving the phototrapping systems used for monitoring and controlling Iberian lynx populations. The Iberian lynx is an endangered species, and its survival depends on accurate and effective population monitoring. Traditional phototrapping systems have limitations as they collect a large amount of data that needs to be manually processed for classification and drawing conclusions. By implementing an artificial intelligence model on the Raspberry Pi 3B, captured images will be automatically analyzed, enabling the classification of different detections to obtain relevant data on lynx behavior and distribution, even in real-time. To achieve this objective, we will utilize the Tensorflow Lite framework and the SSD MobileNetV2 FPN detection model. To implement the application, a dataset will be constructed to train a model ca

Los avances tecnológicos producidos en ordenadores, baterías y nuevas formas de fabricación han desencadenado que se pueda usar hoy en día vehículos aéreos no tripulados para el desarrollo de aplicaciones industriales. Tareas que antiguamente eran realizadas por operadores, pueden ser sustituidas por drones y otros vehículos que faciliten la recopilación de datos o ejecución de acciones concretas. Por lo tanto, se podrían evitar accidentes y poner en riesgo a la persona. El objetivo de esta Tesis es dotar de herramientas y soluciones específicas a distintos casos de uso de aplicaciones de inspección industrial. Por ello, se han desarrollado varias librerías de código libre que facilitan la integración de brazos robóticos en vehículos aéreos no tripulados y permiten controlar la aeronave para realizar vuelos autónomos. Además, las librerías integran diferentes interfaces gráficas para realizar tareas de configuración y simplificar su uso. Como resultado del desarrollo de la Tesis, se han creado distintas aplicaciones industriales que solucionan algunos problemas actuales. Para validar los resultados, ha sido necesario realizar experimentos en el laboratorio y, posteriormente, en entornos reales. Confirmando así, el diseño de las herramientas y distintos algoritmos de control afrontando situaciones no controladas y variables. Las librerías resultantes, proponen un comienzo para que personas de todo el mundo puedan colaborar para desarrollar nuevas herramientas y seguir solucionando problemas que se encuentren para hacer más robusto y fiable el código escrito. A diferencia de una solución cerrada, este tipo de producto puede adaptarse para soluciones específicas.

Esta tesis doctoral contribuye al estado actual de la robótica aérea desarrollando sistemas bioinspirados que permiten reducir los riesgos para las personas durante la interacción con los robots. Para ello se require ir más allá de los conceptos tradicionales de la robótica. En cuanto a la interacción, las plataformas aéreas tradicionales, como los multicópteros y alas fijas tienen limitadas capacidades debido al uso de hélices como mecanismos para la generación de propulsión. Esto se hace aún más notorio en los casos en los que se interacciona con usuarios que no están acostumbrados a su uso. Otros riesgos añadidos por estas son la energía de impacto producida, en el caso del ala fija por su velocidad de vuelo, y en el caso de multicopteros, por el peso y la ausencia de superficies aerodinámicas. Esta tesis propone el uso de ornitópteros para mitigar los riesgos generados por las plataformas aéreas tradicionales. Sin embargo, las capacidades de vuelos de estos están limitadas debido a su estado de desarrollo. En esta investigación se propone contribuir al estado actual de los ornitópteros de dos maneras. La primera, desarrollando sistemas de manipulación que les permitan interaccionar con el medio. La segunda, contribuyendo al desarrollo de sistemas de vuelo que le permitan superar las limitaciones actuales. La manipulación era un campo con pocos desarrollos en ornitópteros al comienzo de esta investigación. El sistema tiene que ser capaz de manipular una gran variedad de objetos. A su vez, tiene que mantener la rigidez necesaria para generar el suficiente agarre manteniendo el equilibrio durante el posado en diferentes lugares. También es objetivo de este manipulador incrementar la seguridad de interacción con humanos siendo capaz de realizar el posado en su brazo. Para alcanzar estos objetivos los manipuladores han utilizado dispositivos y materiales de robótica blanda tomando a las aves como inspiración y base del desarrollo. Para ello se ha realizado un profund, This Ph.D. thesis contributes to the current aerial robotics state-of-the-art developing bioinspired systems that reduce the risk during cooperation activities. It implies top abandon the traditional concept that sets the base of robotics. Interaction is the main capability that developed systems want to improve. However, traditional aerial platforms are unsuitable for human interaction. The use of sharp propellers makes this platform dangerous for non-professional users. Other risks, such as flight speed in the case of fixed wings and the absence of glide in the case of multirotors, limit their interaction capabilities. This dissertation proposes using Flapping Wing Aerial Robots (FWAR) to mitigate the risks generated by traditional Unmanned Aerial Vehicles (UAV). However, this platform is under development, and its flight capabilities are limited. The research explores two ways to contribute to the development of ornithopters. The first one is to provide ornithopters with manipulation capabilities. The second one is to develop aerial systems that contribute to the flight phase, overcoming the current limitations of the platform. Manipulation is a new line of research for ornithopters. The developed system must be able to manipulate a wide range of objects and, at the same time, generate enough grip to maintain balance in case of perching. In addition, the system must maintain a soft structure to perch on and cooperate with human arms. The manipulators are based on bird-inspired soft robotics technologies to achieve these goals. It will also involve an in-depth study of material and actuation techniques. The use of novel actuation technologies such as Shape Memory Alloys (SMA) will help overcome the payload limitations of ornithopters. These methods will be studied and described in the dissertation. With the aim of relaxing the payload and maneuverability constraints. This doctoral thesis proposes to mimic the flight devices that birds have. This development will b

The increasing usage of multi-rotor aerial platforms and the reliability of flights enabled researchers to add equipment and devices to them for application. The addition of lightweight manipulators, grippers, and mechanisms to fulfill specific tasks has been reported frequently recently. This work pushes the idea one step ahead and uses an Artificial Human Hand (AHH) in an uncrewed aerial vehicle for aerial manipulation, device delivery, and co-operation with human workers. This application requires an effective end-effector capable of grasping and holding objects of different shapes. The AHH is a lightweight custom-made human-inspired design actuated using Shape Memory Alloy (SMA) materials. The SMA actuators offer significantly high forces with respect to their light weights though the control of these new actuators is a challenge that has been successfully demonstrated in this paper. The control of the SMA actuators could be achieved via heat exchange on the actuator, indirectly carried out by changing the current. The benefit of using this new actuator is removing the motors and mechanical mechanisms and simplifying the design. A soft cover is developed for the AHH to add friction and make it closer to a human hand. The modeling of the structured actuators on the system through tendons is presented, and a series of experiments for handling and manipulating different objects have been conducted. The objects were chosen with different weights and shapes to show the effectiveness of the design. An analysis of a generated torque of the manipulator for different cylindrical objects has been carried out. An analysis and comparison for grasping a series of items, pressure and temperature analysis, and the weight-to-volume ratio have been presented.

En este trabajo se aborda la programación y simulación de un conjunto de robots móviles, bajo la interfaz de programación de ROS2, y con el uso de las herramientas de simulación ya desarrolladas para ROS1 (Gazebo). Con la pretensión de poder observar el funcionamiento de esta interfaz bajo condiciones adversas, que se establecerán mediante programas Linux permitiendo interferir sobre los canales de comunicación UDP establecidos. Actualmente ROS2 se presenta como una de las herramientas para abordar la nueva generación de aplicaciones robóticas; en este proyecto se analiza la funcionalidad con la que parte ROS1 y por qué la necesidad de que surja ROS2, cómo la interfaz de ROS2 plantea su propia arquitectura, y cuáles son las variaciones y semejanzas con respecto a su versión ROS1. En el presente proyecto se ha implementado en C++ un algoritmo de exploración básico, para un conjunto de robot móviles trabajando en paralelo. Se encuentran separados mediante una máquina virtual el algoritmo de búsqueda, de la actuación y sensorización del robot. De esta forma se puede observar el funcionamiento de los robots simulados en Gazebo mientras que el canal de comunicación entre ambas máquinas es degradado. El método seguido para las pruebas en condiciones adversas y la obtención de los resultados de la simulación, pretenden visibilizar el punto de funcionamiento del algoritmo programado en ROS2 de forma que se verifiquen las restricciones máximas a las que se pueda someter el sistema. De esta forma este proyecto pretende aportar un mecanismo para verificar la versatilidad de la interfaz presentada., This work deals with the programming and simulation of a set of mobile robots, under the ROS2 programming interface, and with the use of the simulation tools already developed for ROS1 (Gazebo). In order to observe the performance of this interface under adverse conditions, which will be established by using Linux programs that will allow to interfere on the established UDP communication channels. Currently ROS2 is presented as one of the tools to address the new generation of robotic applications; this project analyzes the functionality on which ROS1 is based and why the need for ROS2 arises, how the ROS2 interface proposes its own architecture, and what are the variations and similarities with respect to its ROS1 version. In the present project a basic exploration algorithm has been implemented in C++, for a set of mobile robots working in parallel where the search algorithm is separated by a virtual machine from the actuation and sensing of the robot. In this way it is possible to observe the operation of the Gazebo simulated robots while the communication channel between both machines is degraded. The method followed for testing under adverse conditions and obtaining simulation results is intended to visualize the operating point of the algorithm programmed in ROS2 in order to verify the maximum constraints to which the system can be subjected.

This paper describes a compensation system for soft aerial vehicle stabilization. Balancing the arms is one of the main challenges of soft UAVs since the propeller is freely tilting together with the flexible arm. In comparison with previous designs, in which the autopilot was adjusted to deal with these imbalances with no extra actuation, this work introduces a soft tendon-actuated system to achieve in-flight stabilization in an energy-efficient way. The controller is specifically designed for disturbance rejection of aeroelastic perturbations using the Ziegler-Nichols method, depending on the flight mode and material properties. This aerodynamics-aware compensation system allows to further bridge the gap between soft and aerial robotics, leading to an increase in the flexibility of the UAV, and the ability to deal with changes in material properties, increasing the useful life of the drone. In energetic terms, the novel system is 15–30% more efficient, and is the basis for future applications such as object grasping.

Hoy en día, el sector de los UAVs (vehículos aéreos no tripulados) está creciendo continuamente. Cada vez se encuentran más aplicaciones para este tipo de aeronaves, como por ejemplo vigilancia de fronteras, grabación de eventos, transporte urgente de órganos para operaciones de trasplante, etc. Es más, se diseñan drones cuya configuración y geometría están optimizadas para desempeñar una función específica. En este contexto surgen los multirrotores quadrotor como uno de los UAV más populares y más habituales para la resolución de tareas y misiones propuestas a los vehículos aéreos no tripulados. El objetivo de este proyecto es definir el comportamiento y posteriormente realizar el control de un multirrotor quadrotor destinado a la inspección de túneles. De esta forma, en primer lugar se modela la dinámica del sistema y se obtienen las ecuaciones que gobiernan el movimiento del UAV para posteriormente realizar su control y comprobar su funcionamiento por medio de simulaciones., These days, the UAV (Unmanned Aerial Vehicle) sector is continually growing. There are more and more applications for this type of aircraft, such as border surveillance, event recording, urgent transport of organs for transplantation operations, etc. What’s more, drones are designed whose configuration and geometry are optimized to perform a specific function. In this context, quadrotor multirotors emerge as one of the most popular and common UAVs for solving tasks and missions proposed to unmanned aerial vehicles. The objective of this project is to define the behavior and subsequently carry out the control of a quadrotor multirotor for tunnel inspection. In this way, in the first place the dynamics of the system is modeled and the equations that govern the movement of the UAV are obtained to later carry out its control and check its operation by means of simulations

The aim of this work is to present the development of a bio-inspired approach for a robotic tail using Macro Fiber Composites (MFC) as actuators. The use of this technology will allow achieving closer to the nature approach of the tail, aiming to mimic a bird tail behavior. The tail will change its shape, performing morphing, providing a new type of actuation methodology in flapping control systems. The work is intended as a first step for demonstrating the potential of these technologies for being applied in other parts of the aerials robotics systems. When compared with traditional actuation approaches, one key advantage that is given by the use of MFC is their ability to adapt to different flight conditions via geometric tailoring, imitating what birds do in nature. Theoretical explanations, design, and experimental validation of the developed concept using different methodologies will be presented in this paper.

The inspection and maintenance tasks of electrical installations are very demanding. Nowadays, insulator cleaning is carried out manually by operators using scaffolds, ropes, or even helicopters. However, these operations involve potential risks for humans and the electrical structure. The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) to reduce the risk of these tasks is rising. This paper presents an UAV to autonomously clean insulators on power lines. First, an insulator detection and tracking algorithm has been implemented to control the UAV in operation. Second, a cleaning tool has been designed consisting of a pump, a tank, and an arm to direct the flow of cleaning liquid. Third, a vision system has been developed that is capable of detecting soiled areas using a semantic segmentation neuronal network, calculating the trajectory for cleaning in the image plane, and generating arm trajectories to efficiently clean the insulator. Fourth, an autonomous system has been developed to land on a charging pad to charge the batteries and potentially fill the tank with cleaning liquid. Finally, the autonomous system has been validated in a controlled outdoor environment.

This paper presents a crawling mechanism using a soft-tentacle gripper integrated into an unmanned aerial vehicle for pipe inspection in industrial environments. The objective was to allow the aerial robot to perch and crawl along the pipe, minimizing the energy consumption, and allowing to perform contact inspection. This paper introduces the design of the soft limbs of the gripper and also the internal mechanism that allows movement along pipes. Several tests have been carried out to ensure the grasping capability on the pipe and the performance and reliability of the developed system. This paper shows the complete development of the system using additive manufacturing techniques and includes the results of experiments performed in realistic environments.

Trying to optimize the design of aerial robotics systems, this work presents an optimized low-weight landing system for flapping-wing aerial robots. The design, based on the use of low-sized neodymium magnets, intends to provide that these aerial robots have the capability of landing in restricted areas by using the presented solution. This capacity will increase the application range of these robots. A study of this situation has been done to analyze the perching maneuver forces and evaluate the system. The solution presented is low-weight, lowsized, and also relatively inexpensive. Therefore, this solution may apply to most ornithopter robots. Design, analysis of the implied forces, development and experimental validation of the idea are presented in this work, demonstrating that the developed solution can overcome the ornithopter’s payload limitation providing an efficient and reliable solution

This article addresses the area division problem in a distributed manner providing a solution for cooperative monitoring missions with multiple UAVs. Starting from a sub-optimal area division, a distributed online algorithm is presented to accelerate the convergence of the system to the optimal solution, following a frequency-based approach. Based on the “coordination variables” concept and on a strict neighborhood relation to share information (left, right, above and below neighbors), this technique defines a distributed division protocol to determine coherently the size and shape of the sub-area assigned to each UAV. Theoretically, the convergence time of the proposed solution depends linearly on the number of UAVs. Validation results, comparing the proposed approach with other distributed techniques, are provided to evaluate and analyze its performance following a convergence time criterion.

El entrenamiento automático es una técnica empleada para dotar de “inteligencia” a las máquinas, mediante el empleo de algoritmos que modifiquen sus parámetros en función de una serie de datos procedentes de un entrenamiento; lo que permitirá a este mismo la toma de decisiones en función de los resultados obtenidos de estos algoritmos. Dentro de las diferentes técnicas de aprendizaje automático, una de las más conocidas es el empleo de las redes neuronales artificiales. La definición y creación de estas nace de la constante búsqueda de la comunidad científica sobre el funcionamiento del cerebro humana, y el intento de recreación de este, obteniendo resultados muy atractivos, pero los cuales aún quedan lejos de la capacidad de computación real de los humanos. El funcionamiento de estas, parte de un objeto o entidad de entrada, la cual será procesada a través de una serie de parámetros, con el fin de obtener un resultado de salida que defina la solución sobre la tarea asignada. Para conseguir obtener estos parámetros, se parte de un conjunto de datos conocido de entrenamiento, a partir del cual se genera un error sobre la tarea asociada que será transmitido a través de la red para la modificación de estos. Estas redes presentan diferentes tipos de metodologías y arquitecturas las cuales las hacen más eficaces para algunas tareas, como pueden ser las redes neuronales convolucionales, que establecen un tratamiento espacial de los datos de entrada que permite un mejor resultado sobre tareas asociadas al tratamiento de imágenes. Para el desarrollo de estas redes, es posible su descripción matemática y su implementación en código, aún que también existen numerosos framework para realizar su creación y entrenamiento que permiten obtener resultados mucho más optimizados., Machine Learning is a group of techniques developed to give a computer the ability to think, using algorithm trained with data associated with the target task to be performed, allowing this computer to take decisions based in the “experience”. One of the most knows algorithm in Machine Learning is Artificial Neural Network. The definition and creation of these comes from the constant search of the scientific community on how the human brain works, and the attempt to recreate it. In this algorithm, the input information is processed by interconnected units called neurons, which returns an output that is processed again by other units, repeating this process until this stimulus reach the output of the network. Given the correct architecture and parametrization, this algorithm allows to almost solve every daily problem, such as recognizing faces, numbers or noises. To get the correct parametrization, this algorithm is trained with labelled data, and the output error is rolled back to the neurons to change those parameters in order to improve the accuracy on the target task. There are multiple types of ANNs, designed to improve the performance in specifics contexts, such as image detection or text recognition among others. One of those algorithmsis called Convolutional Neuronal Networks, as it makes use of the mathematical property called convolution, in order to allow the training to take consideration of the data spatial distribution, making them especially useful for image recognition. This kind of networks have been highly developed in the recent years, leading to multiples frameworks and libraries with high accuracy results, such as TensorFlow or PyTorch.

This paper describes a system for grasping known objects with unmanned aerial vehicles (UAVs) provided with dual manipulators using an RGB-D camera. Aerial manipulation remains a very challenging task. This paper covers three principal aspects for this task: object detection and pose estimation, grasp planning, and in-flight grasp execution. First, an artificial neural network (ANN) is used to obtain clues regarding the object's position. Next, an alignment algorithm is used to obtain the object's six-dimensional (6D) pose, which is filtered with an extended Kalman filter. A three-dimensional (3D) model of the object is then used to estimate an arranged list of good grasps for the aerial manipulator. The results from the detection algorithm—that is, the object's pose—are used to update the trajectories of the arms toward the object. If the target poses are not reachable due to the UAV's oscillations, the algorithm switches to the next feasible grasp. This paper introduces the overall methodology, and provides the experimental results of both simulation and real experiments for each module, in addition to a video showing the results.

This article presents Hecatonquiros, a complete open-source ecosystem for low cost and lightweight robotic manip ulators. It has been released to focus on aerial manipulation applications but can be used in any other robotic application that requires the use of manipulators. The proposed framework provides the control system, a simulation environment, and a set of back ends to allow reusing the algorithms with different hardware setups. Additionally, it is released with a set of tools to ease its usage and various examples to teach the users. Several manipulators models and end-effectors are available for the users to adapt to their different requirements. All the hardware is designed to be three-dimensional printed and its components are low cost and available in common robotic stores, so anyone can reproduce and use them. The software is available in the GitHub repository https://github.com/Bardo91/hecatonquiros.

El objetivo de este trabajo de fin de grado consiste en estudiar y probar las tecnologías actuales que permiten el reconocimiento visual de un lugar previamente visitado. Este proceso se conoce como visual place recognition y es un problema bien definido en el ámbito de la visión artificial que se lleva estudiando desde hace varios años. Visual place recognition es una técnica utilizada para conocer con precisión la posición de la cámara que captura las imágenes, usualmente integrada como un sensor de un robot móvil. Consiste en reconocer un lugar previamente visto, y triangular la distancia a este lugar para obtener la posición relativa a la del observador. Visual place recognition permite, junto con otras técnicas de mapeado y estimación de posición, construir mapas sin tener conocimiento previo del terreno y dar soporte a sistemas de navegación autónoma. Existen diversas técnicas para realizar el reconocimiento visual de un lugar, y para definir este lugar. En este proyecto se hará uso de algunos de estos algoritmos, analizando los resultados obtenidos., The objective of this end of grade project is to study and test the current technologies that allow the visual recognition of a previously visited place. This process is known as visual place recognition and is a well defined problem in the area of artificial vision that has been subject of study for many years. Visual place recognition is a technique employed to obtain a precise location and position of the camera that captures images, commonly integrated as a sensor in a mobile robot. This is done by visualizing a known place, one that has been seen before from a certain position, and triangulate its position relative to that of the viewer. Visual place recognition helps to, in conjunction with other mapping and positioning techniques, build maps while not having any previous knowledge of the terrain, and give support to autonomous navigation systems. There are diverse techniques that implement a visual place recognition system, and define a place. The present project makes use of some of these algorithms, analyzing the results obtained.

La tecnología se evoluciona a gran velocidad y los sistemas autónomos están empezado a ser una realidad. Las compañías están demandando, cada vez más, soluciones robotizadas para mejorar la eficiencia de sus operaciones. Este también es el caso de los robots aéreos. Su capacidad única de moverse libremente por el aire los hace excelentes para muchas tareas que son tediosas o incluso peligrosas para operadores humanos. Hoy en día, la gran cantidad de sensores y drones comerciales los hace soluciones muy tentadoras. Sin embargo, todavía se requieren grandes esfuerzos de obra humana para customizarlos para cada tarea debido a la gran cantidad de posibles entornos, robots y misiones. Los investigadores diseñan diferentes algoritmos de visión, hardware y sensores para afrontar las diferentes tareas. Actualmente, el campo de la robótica manipuladora aérea está emergiendo con el objetivo de extender la cantidad de aplicaciones que estos pueden realizar. Estas pueden ser entre otras, inspección, mantenimiento o incluso operar válvulas u otras máquinas. Esta tesis presenta un sistema de manipulación aérea y un conjunto de algoritmos de percepción para la automatización de las tareas de manipulación aérea. El diseño completo del sistema es presentado y una serie de frameworks son presentados para facilitar el desarrollo de este tipo de operaciones. En primer lugar, la investigación relacionada con el análisis de objetos para manipulación y planificación de agarre considerando diferentes modelos de objetos es presentado. Dependiendo de estos modelos de objeto, se muestran diferentes algoritmos actuales de análisis de agarre y algoritmos de planificación para manipuladores simples y manipuladores duales. En Segundo lugar, el desarrollo de algoritmos de percepción para detección de objetos y estimación de su posicione es presentado. Estos permiten al sistema identificar objetos de cualquier tipo en cualquier escena para localizarlos para efectuar las tareas de manipulación. Esto, Technology is growing fast, and autonomous systems are becoming a reality. Companies are increasingly demanding robotized solutions to improve the efficiency of their operations. It is also the case for aerial robots. Their unique capability of moving freely in the space makes them suitable for many tasks that are tedious and even dangerous for human operators. Nowadays, the vast amount of sensors and commercial drones makes them highly appealing. However, it is still required a strong manual effort to customize the existing solutions to each particular task due to the number of possible environments, robot designs and missions. Different vision algorithms, hardware devices and sensor setups are usually designed by researchers to tackle specific tasks. Currently, aerial manipulation is being intensively studied to allow aerial robots to extend the number of applications. These could be inspection, maintenance, or even operating valves or other machines. This thesis presents an aerial manipulation system and a set of perception algorithms for the automation aerial manipulation tasks. The complete design of the system is presented and modular frameworks are shown to facilitate the development of these kind of operations. At first, the research about object analysis for manipulation and grasp planning considering different object models is presented. Depend on the model of the objects, different state of art grasping analysis are reviewed and planning algorithms for both single and dual manipulators are shown. Secondly, the development of perception algorithms for object detection and pose estimation are presented. They allows the system to identify many kind of objects in any scene and locate them to perform manipulation tasks. These algorithms produce the necessary information for the manipulation analysis described in the previous paragraph. Thirdly, it is presented how to use vision to localize the robot in the environment. At the same time, local maps are created

This paper presents a robotic system using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for bridge-inspection tasks that require physical contact between the aerial platform and the bridge surfaces, such as beam-deflection analysis or measuring crack depth with an ultrasonic sensor. The proposed system takes advantage of the aerodynamic ceiling effect that arises when the multirotor gets close to the bridge surface. Moreover, this paper describes how a UAV can be used as a sensor that is able to fly and touch the bridge to take measurements during an inspection by contact. A practical application of the system involving the measurement of a bridge’s beam deflection using a laser tracking station is also presented. In order to validate our system, experiments on two different bridges involving the measurement of the deflection of their beams are shown.

The Al-Robotics team was selected as one of the 25 finalist teams out of 143 applications received to participate in the first edition of the Mohamed Bin Zayed International Robotic Challenge (MBZIRC), held in 2017. In particular, one of the competition Challenges offered us the opportunity to develop a cooperative approach with multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) searching, picking up, and dropping static and moving objects. This paper presents the approach that our team Al-Robotics followed to address that Challenge 3 of the MBZIRC. First, we overview the overall architecture of the system, with the different modules involved. Second, we describe the procedure that we followed to design the aerial platforms, as well as all their onboard components. Then, we explain the techniques that we used to develop the software functionalities of the system. Finally, we discuss our experimental results and the lessons that we learned before and during the competition. The cooperative approach was validated with fully autonomous missions in experiments previous to the actual competition. We also analyze the results that we obtained during the competition trials.

En este documento se pretende resolver el problema de posicionamiento del robot móvil a través de la técnica de odometría visual monocular, la cual, como su propio nombre indica, utiliza una única cámara como sensor. Las cámaras son sensores de coste relativamente bajo que además tienen la ventaja de aportar gran cantidad de información sobre el entorno que rodea al robot móvil. En este proyecto se diseña un algoritmo de odometría visual monocular, pensado para tiempo real y con frecuencia de captura de imágenes relativamente alta (30 fps). En el estado del arte se describen las diferentes técnicas existentes para abordar la odometría visual monocular. Discutiremos el modelo matemático utilizado para proyectar puntos tridimensionales del mundo real en el plano bidimensional de la imagen, los diversos medios para extraer información relevante de una imagen y la forma de emplear dicha información para obtener la trayectoria recorrida por el robot móvil. En el tercer apartado se hará hincapié en el método propuesto para resolver el problema de odometría visual monocular. Tras esto, se propone un cuarto apartado en el que se analizan los resultados arrojados por el algoritmo propuesto. Finalmente se proponen una serie de mejoras de cara a ser implantadas en un futuro, ya que este trabajo está basado en un área de estudio que actualmente se encuentra en investigación.

Este trabajo consigue simular un Bob Esponja1 con la técnica de realidad aumentada en un entorno desconocido mediante el uso de una cámara monocular y una computadora. A lo largo del mismo, se han realizado diversas investigaciones de las diversas metodologías existentes y aquellas que van a ser utilizadas, como es el caso de SLAM (Visual Simultaneous Localization and Mapping). En este proyecto se ha realizado: una pequeña introducción al software, a la plataforma con la que se ha trabajado, a las librerías más relevantes que utiliza y, por último, a los proyectos que recurren a una metodología similar a la que se utiliza en este trabajo., The purpose of this final degree thesis is to test the viability of an Augmented Reality (AR) system in an unknown environment with a monocular camera. It is worth it to mention that the position of the objects loaded in the AR system is not determined by any kind of marker. Instead, the underlying representation of the environment is used to project the 3D model on the camera view. The work represented on the previous works ORB_SLAM2 and ORB_AR, to implement the SLAM and the projection of the object 3D. Previous research on every kind of SLAM; differences between Augmented Reality and Virtual Reality and types of Augmented Reality; a small description of ORB_SLAM2 and ORB_AR is represented. Finally, the project of Augmented Reality project for monocular cameras in an unknown environments is represented.

El objetivo principal de este trabajo consiste en implementar una solución del denominado Problema del Viajero (TSP) en el recorrido de un UAV simulado en el entorno de ROS (Robotic Operating System). En dicho problema, concebiremos al UAV que recorre una serie de waypoints de su recorrido como el viajero que se plantea recorrer una serie de ciudades, optimizando la distancia recorrida en el viaje. Con ayuda de dicha analogía, supondremos que el viajero parte de una ciudad origen y pretende llegar a una ciudad destino pasando tan solo una vez por las ciudades intermedias del recorrido. Posteriormente, abordaremos la variante del MTSP (Multiple Traveling Salesman Problem) en la que se consideran varios viajeros que deben llegar a sus respectivos destinos, partiendo del mismo origen y repartiéndose entre ellos las ciudades intermedias del recorrido con el fin de obtener una solución aceptable conjuntamente.

La Navegación es una de las tareas más complejas de la robótica. Esta involucra problemas de localización, para el punto de destino y del UAV, creación de trayectorias y movimiento para llegar al punto final. El objetivo de este proyecto es crear una red neuronal capaz de proporcionar referencias en velocidad para hacer que el UAV llegue a la posición de destino. Para realizar esta tarea, se necesita cierta información, como las posiciones o imágenes, para así estrenar la red y hacer que el robot se mueva a través de entornos desconocidos. El UAV no solo tendrá que llegar a la posición final, también deberá esquivar cualquier obstáculo que se encuentre en el camino. Para obtener los resultados, se ha hecho uso de ROS y Gazebo, los que nos permiten interaccionar con entornos de simulación realistas. Con ellos se han podido hacer experimentos para entrenar al agente y probar el funcionamiento del mimo en un entorno., Navigation is one of the most difficult tasks in robotics. It involves a location problem, for the target point and the UAV itself, path creation and movement in order to reach the final point. The aim of this project is to create a neural network able to provide velocity references to make the UAV reach the final point. To perform this task, we need to feed it with some data, such as positions or images from the surroundings, so that the network can process all this information and move the robot through an unknown environment. Not only does it need to reach the final point, but it must avoid any collisions within the journey. In order to get the results, it has been used ROS and Gazebo which enables us to interact with a realistic environment. With them we can make some experiments that we will use to train the agent, and later, test how was its performance.

La visión artificial puede llegar a ser uno de los campos más complejos de la robótica. Tener que trabajar con imágenes a la vez que se reacciona a lo que se muestra en estas conlleva una gran capacidad de procesamiento. Además, si este campo se combina con el del machine learning, se puede dar lugar a sistemas con una gran capacidad de reacción al entorno en el que se manejan. Este proyecto tiene como objetivo la creación de una red neuronal para la clasificación de objetos mediante el reconocimiento de sus formas,también conocido como segmentación semántica. Para ello, se hará uso tanto de TensorFlow como de DeepLab, herramientas desarrolladas por trabajadores de Google para machine learning y segmentación semántica, respectivamente. Además, se ha optado por la creación de un set de imágenes propio, en lugar de usar uno preparado como suele ser lo habitual en esta clase de proyectos., Artificial vision can become one of the most complex fields of robotics. Having to work with images while reacting to what is shown in these needs a great processing capacity. In addition, if this field is combined with machine learning, it can lead to systems with a great capacity to react to the environment in which they are handled. The main theme of this project is to develop an artificial neural network for the classification of objects by recognizing their forms, also known as semantic segmentation. To do this, use will be made of TensorFlow and Deeplab, tools developed by workers of Google for machine learning and semantic segmentation, respectively. In addition, we have opted for the creation of our own set of images, instead of using one prepared as usual in this kind of projects.

The article presents a vision system for the autonomous grasping of objects with Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in real time. Giving UAVs the capability to manipulate objects vastly extends their applications, as they are capable of accessing places that are difficult to reach or even unreachable for human beings. This work is focused on the grasping of known objects based on feature models. The system runs in an on-board computer on a UAV equipped with a stereo camera and a robotic arm. The algorithm learns a feature-based model in an offline stage, then it is used online for detection of the targeted object and estimation of its position. This feature-based model was proved to be robust to both occlusions and the presence of outliers. The use of stereo cameras improves the learning stage, providing 3D information and helping to filter features in the online stage. An experimental system was derived using a rotary-wing UAV and a small manipulator for final proof of concept. The robotic arm is designed with three degrees of freedom and is lightweight due to payload limitations of the UAV. The system has been validated with different objects, both indoors and outdoors

El SLAM es uno de los algoritmos que han surgido con la intención de ser capaz de posicionar al robot en un entorno desconocido a la misma vez que navega por él. El objetivo de este proyecto es analizar el estado del arte de esta técnica, mediante el estudio de diferentes proyectos de los últimos años que pretenden realizar un posicionamiento en interiores con diferentes variantes del algoritmo SLAM. Todas las técnicas estudiadas en el presente trabajo usan sensores de visión para adquirir datos del entorno. Tras el análisis de los algoritmos, se presenta un estudio sobre la fiabilidad de los mapas generados por cada uno de ellos

Giving unmanned aerial vehicles (UAVs) the possibility to manipulate objects vastly extends the range of possible applications. This applies to rotary wing UAVs in particular, where their capability of hovering enables a suitable position for in-flight manipulation. Their manipulation skills must be suitable for primarily natural, partially known environments, where UAVs mostly operate. We have developed an on-board object extraction method that calculates information necessary for autonomous grasping of objects, without the need to provide the model of the object’s shape. A local map of the work-zone is generated using depth information, where object candidates are extracted by detecting areas different to our floor model. Their image projections are then evaluated using support vector machine (SVM) classification to recognize specific objects or reject bad candidates. Our method builds a sparse cloud representation of each object and calculates the object’s centroid and the dominant axis. This information is then passed to a grasping module. Our method works under the assumption that objects are static and not clustered, have visual features and the floor shape of the work-zone area is known. We used low cost cameras for creating depth information that cause noisy point clouds, but our method has proved robust enough to process this data and return accurate results.

Esta Tesis está dedicada al desarrollo de técnicas que permitan aplicar de forma eficiente un equipo de robots aéreos en misiones de vigilancia, teniendo en cuenta tres objetivos principales: detectar nuevos eventos o intrusos que aparezcan en el área vigilada, informar sobre los nuevos eventos detectadas al resto del equipo y decidir qué hacer con esos nuevos eventos detectados en base a las capacidades y estados de los robots aéreos. Esta Tesis no se centra en problemas de bajo nivel tales como el control del movimiento de los robots, enlaces de comunicación o detección de evento basado en visión. Por contra, la Tesis se dedica a la coordinación distribuida y descentralizada de los robots aéreos. Usar múltiples robots aéreos ofrece muchas ventajas para aplicaciones de vigilancia y monitorización cuando se compara con el uso de un único robot aéreo, pero ello supone un relevante desafío a superar: la coordinación de todos los robots para que puedan cooperar en la misión. Sin embargo, empleando un sistema centralizado, la solución sería menos robusta a fallos, menos dinámica y menos escalable. Además, sería necesario un canal de comunicación continuamente abierto entre todos los robots, que normalmente no puede asegurarse. Por lo tanto, un sistema distribuido es una solución más adecuada para conseguir la cooperación de todos los robots en este tipo de aplicaciones. En primer lugar, se necesita definir un criterio para patrullar el área vigilada de manera que se maximice la cantidad de eventos detectados. Suponiendo que no hay información acerca de cuándo y dónde pueden aparecer los eventos o intrusos, la solución más eficiente sería maximizar la frecuencia con la que cualquier posición del área vigilada es monitorizada por algún robot aéreo. Esto es equivalente a minimizar el tiempo de refresco o tiempo entre cada par de visitas consecutivas a cada posición dentro del área. Se distingue entre tres tipos de estrategias cooperativas para enfocar el problema desde un

Using aerial robots in area coverage applications is an emerging topic. These applications need a coverage path planning algorithm and a coordinated patrolling plan. This paper proposes a distributed approach to coordinate a team of heterogeneous UAVs cooperating efficiently in patrolling missions around irregular areas, with low communication ranges and memory storage requirements. Hence it can be used with small‐scale UAVs with limited and different capabilities. The presented system uses a modular architecture and solves the problem by dividing the area between all the robots according to their capabilities. Each aerial robot performs a decomposition based algorithm to create covering paths and a ’one‐to‐one’ coordination strategy to decide the path segment to patrol. The system is decentralized and fault‐tolerant. It ensures a finite time to share information between all the robots and guarantees convergence to the desired steady state, based on the maximal minimum frequency criteria. A set of simulations with a team of quad‐rotors is used to validate the approach.

This paper presents computer vision techniques for forest fire perception involving measurement of forest fire properties (fire front, flame height, flame inclination angle, fire base width) required for the implementation of advanced forest fire-fighting strategies. The system computes a 3D perception model of the fire and could also be used for visualizing the fire evolution in remote computer systems. The presented system integrates the processing of images from visual and infrared cameras. It applies sensor fusion techniques involving also telemetry sensors, and GPS. The paper also includes some results of forest fire experiments.