¿QUÉ ES LA NAVEGACIÓN AUTÓNOMA?
La navegación autónoma es la capacidad de un robot para desplazarse de manera independiente y tomar decisiones sobre su ruta y acciones sin intervención humana directa.
En un robot móvil diferencial, que típicamente tiene dos ruedas motrices y una rueda giratoria o de apoyo, la navegación autónoma implica que el robot pueda percibir su entorno utilizando sensores como cámaras, láseres, sensores de distancia, entre otros. Estos sensores recopilan información sobre el entorno, como obstáculos, paredes, y otros objetos, así como también información sobre la posición y orientación del robot.
Utilizando esta información, el robot utiliza algoritmos de navegación y planificación de trayectorias para determinar cómo alcanzar un destino dado, evitando obstáculos y siguiendo rutas seguras. Estos algoritmos pueden incluir técnicas de mapeo del entorno, localización del robot , y planificación de trayectorias.
¿POR QUÉ DEBERÍAS CONSIDERAR UN CURSO DE ROBOT MÓVIL DIFERENCIAL: NAVEGACIÓN AUTÓNOMA?
Este curso te ofrece unas habilidades técnicas valoradas en la industria de la robótica, te prepara para aplicar tus conocimientos en proyectos del mundo real, y te desafía intelectualmente. La navegación autónoma se aplica en una variedad de industrias, como la logística, la agricultura, la exploración espacial, la vigilancia y la seguridad, entre otras. Este curso te preparará para aplicar tus conocimientos en proyectos del mundo real y contribuir a la innovación en diversos campos.
Además, puede abrirte oportunidades de carrera en un campo en crecimiento y te permite explorar un tema fascinante y relevante en la era de la automatización y la inteligencia artificial.
DIRIGIDO A
Este curso está dirigido a estudiantes de ingeniería robótica, mecatrónica y electrónica, tanto en curso como graduados, así como a estudiantes de postgrado, tesistas y docentes en las áreas de robótica, mecatrónica y electrónica. También es adecuado para investigadores que trabajan en el campo de la robótica.
REQUISITOS
Los requisitos son tener conocimientos básicos en programación en Python y Arduino, además de matrices y derivadas.
Además de los materiales necesarios para la crecaion del robot diferencial: una placa Arduino Nano o Arduino Uno, un módulo Bluetooth HC-05, un módulo L298N o similar capaz de manejar corriente y voltaje del motor, dos motores equipados con encoders de cuadratura (preferiblemente el motor Chihai de 140 RPM a 12V), un buzzer o zumbador, una batería LiPo 3S (se recomienda la batería LiPo 3S 1000mAh Turnigy, aunque cualquier otra batería capaz de alimentar todo el circuito, incluyendo Arduino y los motores, es válida), un cargador para la batería LiPo 3S, un interruptor (switch), dos resistencias de 10k ohmios, una resistencia de 4.7k ohmios, una resistencia de 22k ohmios, diez cables de conexión macho-hembra y tres metros de alambre de timbre, así como un protoboard pequeño para la construcción del circuito.
METODOLOGÍA
Este curso se enfoca en desarrollar algoritmos de control utilizando el modelo cinemático del robot para tareas como posicionamiento, seguimiento de trayectoria y seguimiento de camino.
La cinemática se utiliza para calcular la velocidad, posición y orientación del robot con respecto a un sistema de referencia cartesiano a partir de las velocidades de control de los motores.
Los algoritmos de control se diseñan desde cero utilizando la teoría de Lyapunov para el análisis de estabilidad. Se prueban tanto de forma simulada como experimental.
La simulación se lleva a cabo en un entorno 3D creado en Python, que facilita su uso y permite la importación de modelos 3D desde software CAD como Sketchup, FreeCad, y Solidworks. Se proporcionan modelos 3D descargables como recursos.
Para las pruebas experimentales, se construye un Robot móvil omnidireccional de 3 ruedas utilizando una tarjeta Arduino. Se implementa un control de bajo nivel (Control PID) en cada motor para compensar la dinámica del robot.
La estimación de la posición del robot se realiza utilizando la velocidad angular de las ruedas medida por encoders colocados en los motores (Odometría).
Los algoritmos de control se implementan en Python y se comunican con Arduino a través de una conexión inalámbrica (Bluetooth) para enviar las acciones control y recibir las velocidades medidas para realimentar el controlador.
El curso incluye plantillas de código de Arduino y Python como recursos adicionales descargables para su uso en proyectos propios. Además, se ofrece soporte para resolver dudas relacionadas con el contenido del curso.
Se ofrece:
- Arduino aplicado a la robótica
- Modelo cinemático
- Algoritmos de control
Con 10 horas de vídeo bajo demanda y 45 recursos para descargar, ¡empieza a aprender sobre navegación autónoma ya!
Te mostramos otros cursos relacionados con la robótica en nuestra web.
PLAN DE FORMACIÓN
- Introducción
- Simulador para mi robot
- Componentes del robot
- Programación del robot
- Construye un robot con ESP32
- Modelamiento cinemático
- Diseño de controladores
TE LLAMAMOS Y TE LO EXPLICAMOS TODO
