Asistencia en robótica y algoritmos SLAM

La combinación de tecnología de asistencia y herramientas robóticas puede ayudar a determinar el área de aplicaciones. Aparte de esto, ofrece muchas ventajas para las personas mayores. La idea es ayudar a las personas mayores a realizar sus tareas rutinarias. Algunos de los buenos ejemplos de la aplicación de esta tecnología incluyen la navegación en silla de ruedas motorizada y los vehículos autónomos. En este artículo, vamos a descubrir cómo se pueden utilizar los algoritmos SLAM en robótica para facilitar la navegación en un entorno desconocido. Sigue leyendo para saber más.

Se realiza la implementación de localización y mapeo simultáneos para facilitar el aprendizaje ambiental. Esto se realiza con la ayuda de un robot móvil, pero la navegación se realiza mediante señales de electromiografía.

En este caso, parte del sistema depende de las decisiones del usuario. En otras palabras, la Muscle Computer Interface, también conocida como MCI, es responsable de la navegación de los robots móviles.

Echemos un vistazo a algunos métodos comunes utilizados en este sistema. También aprenderemos sobre los resultados de estos métodos.

Métodos

Un algoritmo SLAM basado en un Filtro Kalman Extendido (EKF) secuencial es un método común. Las características del sistema corresponden a las esquinas y líneas del entorno. Se obtiene un mapa métrico universal a partir de la arquitectura.

Además, las señales electromiográficas que controlan los movimientos del robot se pueden adaptar a las discapacidades del paciente. Para la navegación de robots móviles, MCI proporciona 5 comandos: Salir, iniciar, detener, girar a la izquierda y girar a la derecha.

Para controlar el robot móvil, se implementa un controlador cinemático. Además, se utiliza una estrategia de comportamiento eficaz para evitar la colisión con los agentes en movimiento y el medio ambiente.

La belleza de estos métodos es que se pueden utilizar para disfrutar de grandes resultados y prevenir posibles complicaciones en el proceso. Se están realizando nuevos estudios de investigación para averiguar cómo se pueden utilizar estos métodos para obtener resultados aún mejores.

Resultados

El sistema se prueba con la ayuda de voluntarios. Los experimentos se pueden realizar en un entorno de baja dinámica que está cerrado. A los voluntarios se les puede dar alrededor de media hora para navegar por el entorno y comprender mejor cómo aprovechar el poder de MCI.

Según experimentos anteriores, el SLAM dio como resultado un entorno que se reconstruyó constantemente. Al final del experimento, se obtuvo un mapa y se guardó en la interfaz de la computadora del músculo. Por lo tanto, el proceso es bastante eficiente y se puede utilizar para disfrutar de excelentes resultados.

Conclusiones

En pocas palabras, la integración de slam con MCI ha tenido bastante éxito hasta ahora. Aparte de esto, la comunicación entre los dos ha sido bastante consistente y exitosa. El mapa métrico creado por el robot puede facilitar la navegación autónoma por la carretera sin ninguna interferencia del usuario. Al igual que una silla de ruedas motorizada, el robot móvil presenta un modelo cinemático similar. Por tanto, esta es una gran ventaja que puede permitir la navegación autónoma en silla de ruedas.

Source by Shalini M

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