000152306 001__ 152306 000152306 005__ 20250401114420.0 000152306 037__ $$aTAZ-TFM-2024-1585 000152306 041__ $$aeng 000152306 1001_ $$aGiacalone Amorelli, Alessandro 000152306 24200 $$aDesign of robotic systems for human-assistive tasks 000152306 24500 $$aDesign of robotic systems for human-assistive tasks 000152306 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2024 000152306 500__ $$aSolicitud de defender la memoria en diciembre de forma telematica porque he empezado a trabajar full-time en Roma, Italia, si es posible antes de las 9 de la manana porque empiezo a trabajar a esta hora, Muchas gracias! 000152306 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000152306 520__ $$aEsta tesis explora el diseño de tareas de asistencia robótica para humanos utilizando un entorno de simulación en MATLAB. La investigación se centra en dos áreas principales: escenarios con usuarios pasivos que utilizan planificación de movimiento basada en campos potenciales y escenarios con usuarios activos que emplean métodos de control en el espacio de estados. Para los escenarios de usuarios pasivos, se desarrolla un algoritmo de campo potencial para evitar colisiones de manera segura y fácil de usar en tareas de asistencia. Este algoritmo se aplica en dos aplicaciones clave: asistencia robótica para alimentación y para vestir. La tarea de alimentación demuestra la efectividad del algoritmo para navegar alrededor de obstáculos estáticos y dinámicos, manteniendo una trayectoria segura y eficiente hacia la boca del usuario. En la tarea de vestir, el algoritmo guía una manga simulada a lo largo del brazo del usuario, considerando posibles movimientos del brazo. En los escenarios con usuarios activos, la investigación avanza hacia estrategias de control más complejas en el espacio de estados. Se simula una tarea colaborativa de transporte de una caja utilizando control por imitación directa con un filtro de Kalman para manejar posibles deficiencias motoras del usuario asistido, modeladas como ruido en los movimientos de la mano del usuario. Además, se aborda una tarea de manipulación de un vaso de agua mediante control predictivo basado en modelos (MPC) para el seguimiento de trayectorias en tiempo real, incorporando la dinámica del movimiento del líquido en el vaso. La tesis proporciona un análisis integral de cada aplicación, incluyendo métricas de rendimiento como el tiempo de finalización de la tarea, la evitación de colisiones y la suavidad de la trayectoria. Los resultados demuestran la efectividad de los algoritmos propuestos en diversos escenarios de asistencia, sentando las bases para futuros desarrollos en aplicaciones del mundo real. Esta investigación contribuye al campo de la robótica asistencial al abordar desafíos clave en la interacción humano-robot, la adaptación en tiempo real y la seguridad en proximidad cercana a los usuarios. El enfoque basado en simulación permite iteraciones y evaluaciones rápidas de diferentes escenarios, allanando el camino para futuras implementaciones en sistemas robóticos físicos.<br /> 000152306 521__ $$aMáster Universitario en Ingeniería Industrial 000152306 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000152306 691__ $$a0 000152306 692__ $$a 000152306 700__ $$aLópez Nicolás, Gonzalo$$edir. 000152306 700__ $$aCuiral Zueco, Ignacio$$edir. 000152306 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cIngeniería de Sistemas y Automática 000152306 8560_ $$f904873@unizar.es 000152306 8564_ $$s7568929$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/152306/files/TAZ-TFM-2024-1585.pdf$$yMemoria (eng) 000152306 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:152306$$pdriver$$ptrabajos-fin-master 000152306 950__ $$a 000152306 951__ $$adeposita:2025-04-01 000152306 980__ $$aTAZ$$bTFM$$cEINA 000152306 999__ $$a20241128181212.CREATION_DATE