Ayuda
Ir al contenido

Dialnet


Enhancement of the sensory capabilities of mobile robots through artificial olfaction

  • Autores: Andrés Góngora González
  • Directores de la Tesis: Javier González Monroy (dir. tes.), Javier González Jiménez (dir. tes.)
  • Lectura: En la Universidad de Málaga ( España ) en 2021
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Jesús Salvador Lozano Rogado (presid.), Francisco Ángel Moreno Dueñas (secret.), Patrick Neumann (voc.)
  • Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería Mecatrónica por la Universidad de Málaga
  • Materias:
  • Enlaces
    • Tesis en acceso abierto en: RIUMA
  • Resumen
    • La presente tesis abarca varios aspectos del olfato artificial u olfato robótico, la capacidad de percibir información sobre la composición del aire que rodea a un sistema automático. En primer lugar, se desarrolla una nariz electrónica, un instrumento que combina sensores de gas de bajas prestaciones con un algoritmo de clasificación para medir e identificar gases. Aunque esta tecnología ya existía previamente, se aplica un nuevo enfoque que busca reducir las dimensiones y consumo para poder instalarlas en robots móviles, a la vez que se aumenta el número de gases detectables mediante un diseño modular. Posteriormente, se estudia la estrategia óptima para encontrar fugas de gas con un robot equipado con este tipo de narices electrónicas. Para ello se llevan a cabos varios experimentos basados en teleoperación para entender como afectan los sensores del robot al éxito de la tarea, de lo cual se deriva finalmente un algoritmo para generar con robots autónomos mapas de gas de un entorno dado, el cual se inspira en el comportamiento humano, a saber, maximizar la información conocida sobre el entorno. La principal virtud de este método, además de realizar una exploración óptima del entorno, es su capacidad para funcionar en entornos muy complejos y sujetos a corrientes de vientos mediante un nuevo método que también se presenta en esta tesis. Finalmente, se presentan dos casos de aplicación en los que se identifica de forma automática con una nariz electrónica la calidad subjetiva del aire en entornos urbanos.


Fundación Dialnet

Dialnet Plus

  • Más información sobre Dialnet Plus

Opciones de compartir

Opciones de entorno