Avances en robótica y automatización

La planificación automotriz es una rama de la investigación de la planificación que muestra la fabricación, el diseño, los instrumentos mecánicos y las actividades de los automóviles. Es una introducción a la planificación automotriz que supervisa cruceros, vehículos, transportes, camiones, etc. Combina la investigación de la rama de componentes mecánicos, electrónicos, de programación y de rendimiento. Una parte de los créditos y las instrucciones de planificación que son importantes para el diseñador de automóviles y una gran cantidad de perspectivas diferentes están asociadas a ella.

Los robots móviles se están convirtiendo cada vez más en parte de nuestro mundo industrial. Con el desarrollo de la robótica, el diseño del robot móvil
se ha condicionado a la función que tiene que cumplir. Es importante realizar un estudio y comprender los diferentes conceptos que se encuentran en la robótica
para diseñar el robot móvil más adecuado para una determinada industria. La holonómica es uno de estos conceptos discutidos en este artículo.
Los robots móviles holonómicos y no holonómicos utilizan diferentes ruedas, donde la primera es omnidireccional y la segunda está limitada en su
movimiento. Y por lo tanto, qué robot utilizar sigue siendo una pregunta en la mente de quienes dirigen los almacenes. Además de eso, vale la pena
explorar los diferentes sensores utilizados en los vehículos para convertirlos en vehículos guiados automatizados. Comprender el concepto de
holonómica, conocer la diferencia en el rendimiento de los robots holonómicos y no holonómicos, así como los sistemas AGV, ayudan a tomar la
decisión adecuada para los almacenes.

A medida que la IA continúa avanzando, uno de los desafíos que enfrentamos es involucrar a la robótica para automatizar las tareas que son repetitivas, peligrosas
o vulnerables al error humano. Sin embargo, la automatización sin inteligencia crea un sistema que no puede responder a variables, nuevos
entornos o requisitos dinámicos. Por lo tanto, la IA proporciona una plataforma perfecta para desarrollar bots inteligentes. Al agregar servicios cognitivos al bot,
podemos hacer que nuestro bot sea inteligente con capacidades como comprensión del lenguaje, reconocimiento de imágenes, reconocimiento de texto, traducción y más.

En muchos países en desarrollo, la proporción de personas mayores aumenta un 0,2
por ciento cada año y un 2 por ciento en un período de diez años. Además, se
ha producido una disminución de la esperanza de vida en los Estados miembros a lo largo del tiempo.
Con el aumento de los estilos de vida desordenados,
los problemas psicológicos, los problemas genéticos, las enfermedades infecciosas, el cambio climático y
las pandemias/epidemias habituales, la calidad de vida se está deteriorando. Solo
para agregar, la pandemia reciente es el mayor ejemplo para hacer que el mundo se dé cuenta
de que ahora mismo estamos en nuestro mayor momento para repensar sobre un
ecosistema de atención médica robusto, resistente, avanzado e inteligente. Para satisfacer las
necesidades, los problemas del ecosistema de atención médica actualmente se enfrentan
a la fragmentación de datos, problemas de accesibilidad a los datos, problemas de fraude,
procesos de entrada manual, enfoque no sincronizado,
marcos de cumplimiento altamente complejos, información horrible,
procesos ineficientes que crean retrasos en el paso de mensajes, seguridad de datos,
infracciones y, lo que es más importante, una gran cantidad de trabajo administrativo realizado por los
profesionales médicos que limita la investigación.

Existe un cambio constante en las técnicas de enseñanza y aprendizaje como resultado de la Inteligencia Artificial (IA). En el pasado, el objetivo
era proporcionar un sistema de tutoría inteligente sin la intervención de un maestro humano para mejorar las habilidades, el control, la
construcción del conocimiento, con compromiso emocional e intelectual. El presente estudio se centra en mejorar las capacidades de aprendizaje del
robot humanoide Nao y aumentar su inteligencia activando las percepciones multisensoriales entre niños de 3 a 7 años. Aquí, las
percepciones multisensoriales incluyen; módulos de estímulos visuales y auditivos, relacionados con el habla y movimientos corporales. Los procesos de diseño y prueba
se llevaron a cabo implementando un diseño de principio de IA, es decir, el principio de tres constituyentes. El estudio ha desarrollado un conjunto de herramientas que utiliza una
arquitectura de sistema de realidad mixta que presenta diferentes formas de interacción entre un niño y un agente robot Nao. El conjunto de herramientas permite
el reconocimiento de voz árabe, y se implementó el algoritmo Haar para el reconocimiento robusto de imágenes para mejorar las capacidades del Nao durante
las interacciones con un niño en un sistema de realidad mixta.

La optimización de enjambre de partículas (PSO) para el control inteligente de un robot de rehabilitación autónomo es un problema muy complejo, especialmente para
los tratamientos de pacientes con accidente cerebrovascular y para el manejo de lecturas de sensores EMG en tiempo real de estados de actividad muscular y transferencia entre
movimientos humanos en tiempo real para interactuar con un agente de robot de rehabilitación o un dispositivo asistido. El campo de la inteligencia artificial y las redes neuronales desempeña un
papel fundamental en las interfaces de control inteligente modernas para dispositivos robóticos. Este documento presenta un novedoso control de robot inteligente híbrido que actúa como
interacción humano-robot, donde depende de los datos de pacientes con sensores EMG en tiempo real y las características extraídas junto con los ángulos de articulación de la rodilla estimados
a partir del método de filtro de Kalman extendido se utilizan para entrenar al controlador inteligente utilizando máquinas de vectores de soporte entrenadas con
el algoritmo de aprendizaje Adatron para manejar grandes valores de datos de lecturas de sensores. Además, la plataforma propuesta para el agente de robot de rehabilitación se prueba
en el marco del agente de robot humanoide NAO junto con el kit de herramientas Neurosolutions y el código de Matlab. La precisión general promedio del
controlador de movimiento inteligente SVM-EKF propuesto muestra un alto rendimiento promedio que se acerca al 96 % promedio de
las clasificaciones de movimientos de rodilla y también un buen rendimiento para comparar las estimaciones de ángulos de articulación de rodilla del filtro Kalman extendido y
los ángulos de articulación de rodilla humana EMG reales en el marco del ciclo de marcha humana. Además, se analiza la mejora básica de la técnica de optimización PSO propuesta para
el movimiento de rodilla del robot para futuras mejoras. El algoritmo, la metodología y los experimentos generales se presentan en este documento junto con
el trabajo futuro.