Presentación del Grupo de Sistemas Inteligentes de la Universidad de Alcalá

1. Presentación del
Grupo de Sistemas Inteligentes

2. Grupo de sistemas inteligentes
En colaboración con:
Coordinadora: Dra. Mª Dolores Rodríguez Moreno
malola.rmoreno@uah.es
Áreas de investigación se engloban dentro de la Inteligencia Artificial
• Planificación y optimización de tareas/workflow
• Sistemas de control autónomo (robótica)
• Optimización de rutas (path-planning)
• Aprendizaje automático
• Simulación y entornos virtuales de tutoría/entrenamiento
Miembros: 7 investigadores (4 Doctores)
5 tesis en progreso
> 30 Proyectos Fin de Carrera

3. Dr. David F-Barrero Dr. Julia Clemente
Dr. Bonifacio Castaño Dr. Mª Dolores R-Moreno

4. Proyectos de investigación
• Robótica/aerospacial
• Simulación y entornos virtuales
• Sistemas expertos
• RFID

5. Proyectos robótica/aerospacial
HISPASAT:
• Planificación en tierra de las operaciones de los satélites
NASA Ames:
• Colaboración con Intelligent Systems Division
JPL
• Colaboración Robotic Systems Estimation, Decision, & Control Group
ESA (proyectos)
• AMOCT (Advanced Mission Operations Concepts & Technologies)
• A4IM (Autonomy for Interplanetary Missions)
• OGATE (Cooperative systems for autonomous exploration missions)
INTA (CAB):
• Proyecto Ptinto: Sistema de control para robot de exploración río Tinto

6. HISPASAT
Problema
• Operaciones a realizar en los satélites eran generadas por ingenieros a
mano y en papel (operaciones anuales y semanales)
• Dedicación 1/3 tiempo de un ingeniero/año
• Inconsistencias entre documentos
• Dependen de factores externos, maniobras, uso de baterías y
tanques, y operaciones de mantenimiento (cambios continuos)
• Número de satélites se incrementaba
Aportación
• Planificación operaciones en tierra de
los satélites de comunicaciones en 15’
• Reducción del tiempo
• Consistencia documentos modificados
• Fácil de utilizar

7. NASA Ames
• En las técnicas para la planificación de las
operaciones en Tierra de misiones como
Phoenix y Curiosity
Colaboración con “Intelligent System Division”
Habitat
Astronauta y rover
Gromit para tareas
de prospección
Plan de
navegación y
ejecución de
tareas
Robot K9 para
tareas científicas • Sistema de control autónomo
collaborativo entre rovers, astronautas y
operadores en tierra

8. JPL
• Colaboración autónoma y
cooperativa de drones en misiones
de defensa/exploración
Control de drones
• Control UAVs mediante gestos (brazo) o
el pensamiento

9. ESA
Advanced Mission Operations Concepts & Technologies (con Mars & CNR):
• Análisis de los problemas de futuras misiones
• Propuesta de soluciones basadas en IA para:
• Aumento de la capacidad de manejar incertidumbres
• Explotación al máximo de los experimentos científicos
• Reducción del coste total en la operaciones
Autonomy for Interplanetary Missions (Automation and Robotics Section (ARS))
• Arquitectura de control autónoma, genérica y reutilizable en rovers
• Reducción del coste de operaciones y maximizar experimentos
• Capacidad para responder a situaciones anómalas sin o poca supervisión
• Manejo de incertidumbre
Cooperative systems for autonomous exploration missions (con ARS)
• Entorno para comparar arquitecturas de control robótico
• Definición de métricas
• Resultados con las principales arquitecturas utilizadas en entornos reales

10. Ptinto – INTA (CAB)
• Exploración del río Tinto en Huelva
• Condiciones similares a Marte
• Los robots con ruedas son ineficientes en
medios rocosos y abruptos (utilizados en
misiones Marte)
• Los hexápodos tienen mayor complejidad de
movimiento que los tradicionales con ruedas,
mayor movilidad en terrenos difíciles y son
más capaces de evitar obstáculos
• Aplicar la arquitectura de control autónomo a
un robot un hexápodo

11. Control brazo robótico
Sensores IR:
Sensores volumétricos por
infrarrojos para detección de
obstáculos.
Detector RGB:
Electrónica para detección,
clasificación y procesado de
colores. Alta sensibilidad y
precisión.
Localización de objetivos:
S i s t e m a r a d a r p a r a
detección y caracterización
de los diferentes objetivos
del manipulador. Microcontrolador:
Controlador Arduino Mega de
última generación para la
integración de sensores y
actuadores de movimiento.

12. Proyectos de investigación
• Control robótico/aerospacial
• Simulación y entornos virtuales
• Sistemas expertos
• RFID

13. Simulación robótica
• Testeo de arquitecturas de control con el
entorno de simulación de ExoMars (ESA)
• Desarrollo de un simulador del
robot PTinto

14. Simulación para entrenamiento
• Avatares: segmentar el comportamiento de los alumnos para monitorizar
el aprendizaje
• Tutor inteligente para supervisión automática
• Generar casos de uso menos costosos que en el mundo real

15. Proyectos de investigación
• Control robótico/aerospacial
• Simulación y entornos virtuales
• Sistemas expertos
• RFID

16. Sistemas Expertos
Planificación logística basado en la experiencia
Sistema Experto capaz de aprender del comportamiento de humanos y
generar rutas parecidas al ellos, aunque éstas fueran a veces más largas
que las que el sistema inicialmente generaba pero que no tenían en cuenta,
por ejemplo, el tráfico u otros factores que el ser humano si.
Métodos de predicción
Se pueden aplicar:
• Al control de calidad de proceso de fabricación: piezas
• Detección de fraude
• Errores de facturación
• Y en general, dados unos parámetros de entrada y salida, el sistema
es capaz de aprender del comportamiento generado y predecir
resultados en casos futuros

17. Proyectos de investigación
• Control robótico/aerospacial
• Simulación y entornos virtuales
• Sistemas expertos
• RFID

18. RFID
Comunicaciones interactivas e inteligentes en grandes edificios I y II
Desarrollo e implementación de una plataforma inteligente e interactiva para
aplicación en grandes edificios, con afluencia masiva de personas (con o
sin discapacidad) para su guiado y monitorización través del mismo.
Supervisión y planificación en la asistencia de ancianos y discapacitados
Desarrollo de un sistema de supervisión automática de personas con
necesidades especiales (por su edad, enfermedad o discapacidad) y de
aplicación de los recursos disponibles para intervenir cuando se den casos
de emergencia o necesidad.

19. Comunicaciones interactivas e inteligentes en grandes edificios I
Problema
• Dificultad en la orientación en el interior de un edificio y en la
localización de un destino concreto.
• Planificación de rutas no personalizada.
Aportación
• Sistema basado en tecnología interactiva.
• Multi-agente, Planificación Automática (personalizada) y
Tecnología Bluetooth (terminal del usuario).
• Resultados
• Patente (Punto de acceso inalámbrico para piconet extendida)
• Sistema que determina la identidad, el destino, la posición y la
dirección de las personas, en el interior de un edificio
• Generación de un plan de movimiento que encamina a cada
visitante a su destino, de la forma más eficiente en cada momento
• Envío de información personalizada a cada usuario en su terminal

20. Comunicaciones interactivas e inteligentes en grandes edificios II
Problema
• Dificultad en manejo de terminales (personas de avanzada edad)
• Reducir cableado por el edificio
• Ausencia de una gestión eficiente de recursos del edificio
Aportación
• Sistema de planificación adaptado a las necesidades del usuario (ej.
minusvalías) que monitoriza que alcance su punto de destino
• Sistema de detección mediante RFID y de comunicaciones con Zigbee
• Gestión de las personas que pueden
ser atendidas con los recursos del
edificio de forma eficiente
• Prototipo instalado en la biblioteca
de Meco para localización de libros,
salas y personas

21. Supervisión y planificación en la asistencia de ancianos y discapacitados
Objetivos
• Se pretende avanzar el estado del arte en la atención de la
discapacidad mediante la automatización de protocolos para la
monitorización de estados, evaluación de riesgos y estrategias de
prevención y actuación
• Proporcionando:
• Supervisión no invasiva e interactiva de las actividades de la vida
cotidiana y el estado del usuario de acuerdo a un conjunto de
parámetros establecidos
• Análisis a corto y largo plazo para estimar las necesidades de
cada usuario e identificar situaciones potenciales de riesgo
• Información a los familiares, cuidadores u otros profesionales, del
bienestar del usuario, con alertas instantáneas en los casos de
eventos adversos y estados de emergencia
• Empleando técnicas de AI: “Reconocimiento de metas”