Sistemas de prevención de caída para estructuras bípedas y autónomas

Abstract

Este proyecto analiza las caídas de los robots bípedos y las personas, y plantea posibles soluciones para la prevención y detección de caídas. Así pues, este trabajo se divide en el análisis de caídas, el desarrollo de un algoritmo y una solución adecuada para cada caso, y la verificación del funcionamiento de ambas con una simulación. Las caídas suponen un problema muy grande tanto para personas como para robots bípedos. En las personas supone un gran riesgo para la salud y un enorme gasto de dinero en sanidad. Según la OMS, cada año se producen 646.000 muertes humanas por caídas, lo que convierte a las caídas en la segunda causa mundial de muerte por lesiones no intencionales. Para los robots bípedos las caídas durante el desarrollo del algoritmo para aprender a caminar, aunque son necesarias para registrar datos que generen respuestas en diversos escenarios, causan demora y esfuerzo humano en el proceso al tener que levantarlos sucesivamente de manera manual. El sistema diseñado para la prevención de caídas en el entrenamiento de los robots bípedos consiste en un robot de ayuda que procesa el algoritmo diseñado. Este robot ayudante sigue en todo momento al robot entrenado y permite el inicio de las caídas para que el robot entrenado registre los datos, pero evita que se complete la caída devolviendo al robot entrenado a la posición de entrenamiento. El sistema propuesto para la detección de caídas en personas es una chaleco o banda similar a los utilizados por deportistas para registrar el rendimiento de sus entrenamientos. Al incorporar el sensor y el algoritmo diseñado, se puede crear una aplicación con conectividad Bluetooth que permita la interacción con el usuario cuando se detecta una caída.

In this project I analyze the falls of bipedal robots and humans to introduce solutions to prevent and detect these falls. Thus, this project its split into the analysis of falls, the development of an algorithm and a suitable solution for each case, and the verification of the proper operation of both with a simulation. Falls represent a huge problem for both people and bipedal robots. For people, it is a great health risk and a huge waste of money on health care. According to the WHO, there are 646,000 human deaths from falls each year, making falls the second largest cause of death from unintentional injury worldwide. For bipedal robots, falls in the process of learning the walking algorithm, although necessary to record data that generate responses in various scenarios, cause delays and wastes human efforts in the process by having to lift the robots successively manually. The system designed for fall prevention in the training of bipedal robots consists of a helper robot that processes the designed algorithm and acts like a nanny for the trained robot. This helper robot always follows the trained robot and allows the beginning of the fall to record data by the trained robot but avoids completing the fall by returning the trained robot to its training position. The system proposed for the detection of falls in people is a vest or band like those used by athletes to record their training and performance stats. By including the sensor and the algorithm in this design, we can create an application with Bluetooth connectivity that can not only detect the falls but also allow the interaction with the user.