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Generador de Patrones Centrales Reconfigurables


para la Implementación Adaptativa de Patrones

Rítmicos de Locomoción

José Hugo Barrón Zambrano

Asesores :Dr. César Torres Huitzil

José Hugo Barrón Zambrano Generador de Patrones Centrales Reconfigurables 1


Contenido.

1 Introducción y motivación.

2 Descripción del problema.

3 Metodología.

4 Cronograma.

5 Conclusiones.



Introducción y motivación.


La importancia de la locomoción, tanto para la biología y larobótica, han dado lugar a múltiples interacciones entre losdos campos.

El control de algunos tipos de locomoción requiere depatrones rítmicos coordinados.

Los animales son capaces de moverse por entornos diversos ycomplejos mediante la transformación de señales sensorialesen patrones de locomoción.





Diferentes métodos para el control de la locomoción en robotshan sido desarrollados:

Basados en trayectorias.Basados en heurísticas.Biológicamente inspirados.

Basados en trayectorias.

La trayectoria es calculada por adelantado y se garantiza unalocomoción estable.El método no provee una metodología de diseño y lastrayectorias son estimadas a prueba y error.





Basados en heurísticas.

Las trayectorias también son estimadas por adelantado usandoun proceso de optimización.Requiere conocimiento sobre el modelo del robot.

Biológicamente inspirados.

Los patrones de marcha son generados por la autocoordinaciónde los osciladores dentro de una red neuronal.Robustos contra perturbaciones.No hay una metodología de diseño y usualmente losparámetros del oscilador son sintonizados a prueba y error.





En los animales vertebrados, un elemento esencial en elcontrol de la locomoción es el Generador de PatronesCentrales (CPG), ubicado en la médula espinal.

El CPG es un circuito neuronal capaz de producir patrones decoordinación para una actividad rítmica en un sistema de lazoabierto.

Las señales de control son simples pero suficientes paramodular la generación de patrones.

Los CPGs fueron falsamente percibidos como productoressolamente de patrones fijos.




Esquema biológico de locomoción.




CPG.

Los CPGs son vistos como redes de sistemas no linealesacoplados.

Modelado a través de ecuaciones diferenciales acopladas.

u̇ = −u + ωuv O(v) + ωuuO(u) + Su

v̇ = −v + ωvuO(u) + ωvv O(v) + Sv

donde u y v son el estado interno de las neuronas, ωuv , ωuv ,ωuu, y ωvv determinan la dinámica del sistema, O es la funciónde activación, Su y Sv son las señales de retroalimentación.





Características de modelos de locomoción basados en CPGs:

Robustez frente a perturbaciones.Presentan un procesamiento distribuido.Pocos parámetros de control.Ideales para integrar las señales de retroalimentación desensores.Ofrecen un buen sustrato para algoritmos de aprendizaje.



Descripción del problema.


Problemas en el marco de diseño de los CPGs:

Diseñar una red de osciladores para producir un patrón enparticular.Diferentes enfoques teóricos han sido desarrollados.El desarrollo de herramientas para la síntesis de modelosbasados en CPGs sigue siendo necesaria.





Problemas en el mecanismo de adaptación en los CPGs:

Los animales raramente realizan la locomoción en estadoestacionario durante mucho tiempo.El proceso de percepción visual es utilizado comoretroalimentación continua del ambiente.Transición entre los diferentes modos de locomoción basado enlas señales de retroalimentación.





Problemas de implementación en los CPGs:

Resolver bajo restricciones de tiempo real un conjunto deecuaciones diferenciales acopladas.Implementaciones de bajo costo, eficiencia en el consumo depotencia y controles adaptativos.Implementaciones digitales (microprocesadores) y analógicas(transistores).




Preguntas de investigación.

Preguntas de investigación.

¿Cómo se puede diseñar un CPG capaz de generar múltiplespatrones de andar en base a una sola topología?

¿Cuál es el papel que desarrolla la percepción visual del medioambiente para la modulación de los CPGs?

¿Qué enfoques de diseño hardware son viables para el controlde la locomoción de una manera descentralizado y altamenteparalelizable basada en CPG?




Objetivos.

Objetivo.

Explorar modelos para la generación de patrones rítmicos delocomoción adaptativos para robots cuadrúpedos, utilizandoinformación de percepción visual del ambiente, embebidos dentrode una plataforma hardware.




Objetivos.

Objetivos específicos.

Investigar y comprender los principios que dan origen a lalocomoción basada en CPGs y los modelos de interconexiónpara la generación de múltiples patrones de locomoción.

Estudiar los mecanismos de integración y coordinación de lapercepción del ambiente con los sistemas de locomociónbasada en CPGs para la generación de patrones rítmicosadaptativos.

Diseñar e implementar en hardware un modelo depercepción-acción basado en CPGs que permita generardiferentes patrones de locomoción derivado de la informaciónvisual y de sensores.

Obtener un modelo de la red de CPGs con el fin de cuantificarlos efectos de los parámetros en la generación de patronesrítmicos.




Hipótesis.

Hipótesis.

La locomoción basada en CPGs tiene la habilidad de generaresquemas de control modulares, capaces de adaptarse y generarmovimientos complejos de manera coordinada, utilizandoestructuras neuronales y de percepción visual embebidas en unaplataforma hardware.




Contribuciones.

Contribuciones.

Esquema de locomoción basado en CPG y su aplicación en undiseño para la locomoción en robots cuadrúpedos y suextensión a robots con más articulaciones.

Mecanismos de integración del proceso de percepción para lalocomoción adaptativa en respuesta al ambiente.

Abstracción e implementación de una arquitectura hardwarepara la generación de patrones centrales reconfigurablesbasado en un esquema biológico.



Metodología.

Metodología.

La metodología se divide en tres fases:

Modelo de locomoción basado en CPG.

Control de alto nivel: percepción visual-locomoción.

Implementación hardware empotrada.



Metodología.



Selección e implementación del modelo CPG.

Prueba y análisis de resultados.

Diseño e implementación de la red de CPGs para un robotcuadrúpedo.




Metodología.

Control de alto nivel.

Control de alto nivel: percepción visual-locomoción.

Revisión y análisis de los modelos de percepción visual (PV).

Implementación del modelo de PV y análisis de resultados.

Integración del modelo de PV y la red de CPGs, interfaz entreambos módulos.




Metodología.



Diseño e implementación de los módulos HW de:

1 CPG.2 Red de CPGs .3 Percepción visual.4 Módulo de integración

Implementación de los módulos en una plataforma HW.

Pruebas y análisis de resultados.



Metodología.


Esquema.

Figura: Esquema propuesto para CPGs reconfigurables utilizandoinformación de la percepción.



Metodología.


Fortalecimiento académico.

Como parte de la formación doctoral se llevarán los siguientescursos:

Cómputo Reconfigurable (CR).Procesamiento Digital de Imágenes (PDI).Robots Móviles Inteligentes (RMI).

Publicaciones esperadas.

2 congresos.1 revista.



Cronograma.

Cronograma de actividades.

Año 2010 2011 2012 2013Actividad C1 C2 C3 C1 C2 C3 C1 C2 C3 C1 C2 C3Selección, implementación, prueba delCPG y análisis de resultados.

X X X

Diseño, implementación, prueba de la redde CPGs y análisis de resultados.

X X X

Revisión y análisis de los modelos de PV. X X XImplementación del modelo de PV yanálisis de resultados.

X X X X

Integración del modelo de PV y la red deCPGs, prueba y análisis de resultados.

X X X X X

Diseño e implementación de los módulosHW.

1 1 2 3 3-4

4

Integración de los módulos en unaplataforma HW, pruebas y análisis de re-sultados.

X X X X

Cursos. RMI PDI CRPredoctoral y defensa de Tesis. P TPublicaciones. C C R



Conclusiones.

Conclusiones.

El CPG es un circuito neuronal capaz de producir patrones decoordinación para una actividad rítmica.

Se presenta un esquema de control para la generación dediferentes modos de andar para un robot cuadrúpedo, basadoen los principios locomoción que imita a los CPGs biológicos.

El enfoque propuesto proporcionará circuitos modulares decontrol que son adaptables y capaces de generar movimientoscomplejos y coordinados.



Conclusiones.

Conclusiones.

La implementación proporcionará la flexibilidad para generardiferentes patrones rítmicos en tiempo de ejecución.

La implementación tomará ventaja del procesamientodistribuido por medio de unidades elementales que interactúena través de esquemas de interconexión programables.

El estudio de los mecanismos que subyacen en lasinteracciones entre la locomoción y la percepción, podríandescubrir las soluciones para abordar estos problemascomplejos de navegación.



Referencias

Referencias I

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Referencias

Referencias II

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GRACIAS


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