Robot arácnido inteligente para detección de minas antipersonales metálicas en terreno irregular - Saromo Mori, Daniel Alcides (2020)
Debido a su bajo costo y a su simplicidad, enterrar minas antipersonales en el campo de batalla ha sido, lastimosamente, una estrategia bélica muy común en el siglo pasado. Sin embargo, la contaminación de tierras con minas antipersonales es una problemática aún vigente en la actualidad, ya que más de sesenta países siguen contaminados con estos explosivos. El desminado humanitario busca erradicar todas las minas restantes en el mundo. Lamentablemente, el método más utilizado actualmente para ejecutar labores de desminado es hacerlo de forma manual, debido al elevado costo que representan los sistemas autónomos actuales. Aunque existen propuestas de robots móviles que asisten estas labores, la mayoría de ellas carece de versatilidad de desplazamiento sobre terreno irregular, ya que utilizan ruedas para permitir el movimiento de estos sistemas. En esta tesis, se propone el diseño de un robot arácnido para el traslado de un sensor que permite la detección de minas antipersonales en terreno irregular. En el ámbito mecánico, el robot tiene cuatro patas y presenta simetría sagital. Los elementos electrónicos están alojados dentro del tórax, que se encuentra en el centro del robot. El detector de minas se sujeta desde el tórax apuntando hacia abajo. Se hizo el análisis dinámico del mecanismo las patas, con su respectiva simulación cinemática y cinética. Además, se realizaron dos simulaciones de esfuerzos en la estructura del robot mediante el método de elementos finitos. Con respecto al diseño electrónico, se desarrollaron cálculos para los circuitos de las fuentes de voltaje internas del robot. Se verificó la estabilidad de dichas fuentes frente a ruidos eléctricos, ejecutando una simulación de los circuitos reguladores de voltaje agregando ruido sinusoidal. Se realizó también la selección de los demás componentes electrónicos del robot. El ámbito de control es el aspecto más desarrollado de la presente tesis. Se plantea un algoritmo innovador, que fusiona perspectivas de aprendizaje de máquina e inteligencia artificial bioinspirada, para permitir que el robot aprenda a caminar. De esta manera, se espera que el robot mejore su desempeño con el tiempo, a medida que vaya obteniendo más experiencia y haya recolectado más datos de su entorno. El algoritmo propuesto permite entrenar un agente inteligente para maximizar una métrica de recompensa, pero sin aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo, que son usualmente utilizadas en este tipo de problemas.