https://hdl.handle.net/20.500.12104/34962 2026-03-24T04:42:38Z https://hdl.handle.net/20.500.12104/110632 Título: Búsqueda de Objetos en Nube de Puntos con Redes Neuronales y Cómputo Evolutivo Autor: Carlos Pérez, Raquel Monserrat Resumen: En esta investigación, se presenta un novedoso método para la detección de objetos en una nube de puntos, el cual combina de manera híbrida dos herramientas fundamentales en el ámbito de la inteligencia artificial. La primera es una red neuronal conocida como Red Conformal (CNet, por sus siglas en inglés de *Conformal Network*), y la segunda es un algoritmo bioinspirado llamado Sistema de Optimización de Bacterias (GCO, también por sus siglas en inglés *Germinal Center Optimization*), basado en sistemas de optimización bacterianos. El enfoque propuesto aborda desafíos importantes que enfrenta la industria en la detección de objetos tridimensionales a partir de nubes de puntos, como la alta dimensionalidad de los datos, la dispersión de puntos y la complejidad computacional. Al integrar estas dos herramientas, se logra un método híbrido que combina la capacidad de aprendizaje profundo de las redes neuronales con la eficiencia y versatilidad de los algoritmos bioinspirados. Los resultados obtenidos en esta tesis demuestran que el modelo híbrido propuesto es competitivo, alcanzando altos niveles de precisión y eficiencia en comparación con métodos tradicionales. Este avance no solo contribuye al desarrollo de soluciones más efectivas en el campo de la visión por computadora, sino que también amplía el potencial de aplicación en sectores como la robótica, la automoción y el mapeo tridimensional. 2025-10-22T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12104/110633 Título: Estimación de Coordenadas GPS para UAVs de Ala Fija Usando Información Visual Autor: Mateos Rámirez, Pablo Iván Resumen: La odometría visual a partir de imágenes aéreas presenta varias dificultades para poder implementarse de manera adecuada en los UAV (Vehículos Aéreos No Tripulados, por sus siglas en inglés: *Unmanned Aerial Vehicles*) y así dotarlos de una navegación autónoma. El principal desafío es el cálculo de la escala de las imágenes, la cual varía debido a irregularidades en la elevación del terreno. Debido a la variación de la escala a lo largo de un vuelo, resulta imposible mantener una conversión precisa entre los píxeles de la imagen y los metros en el espacio, lo que provoca que la diferencia entre la posición real y la estimada se acumule significativamente. En el presente trabajo se introduce un método para la estimación de coordenadas del sistema de posicionamiento global (GPS, por sus siglas en inglés *Global Positioning System*) a partir de información visual capturada por una cámara monocular, la cual se encuentra montada en un vehículo aéreo no tripulado de ala fija. Dicho vehículo es capaz de volar a altitudes de hasta 3000 m. El experimento simula la pérdida de la señal GPS durante el recorrido de un plan de vuelo conocido. El principal aporte es la reducción de la acumulación del error en la estimación de coordenadas mediante un algoritmo que compara las imágenes capturadas por la cámara con una imagen satelital de la zona del vuelo. 2025-10-22T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12104/110630 Título: Maximización de la Manipulabilidad en Control Redundante con Esquema Multitarea para Cooperación de Manipuladores Robóticos Autor: Avalos Pérez, Arturo Resumen: Un manipulador robótico se podría definir como un sistema mecánico con articulaciones que simula el movimiento de un brazo humano, este tipo de sistemas robóticos es muy usado en la edad moderna porque permite automatizar tareas repetitivas, peligrosas o pesadas que solían ser realizadas por seres humanos. Los manipuladores robóticos pueden ser más complejos dependiendo de su estructura y cantidad de articulaciones. Para realizar una tarea en el espacio cartesiano (espacio tridimensional), son necesarios 6 grados de libertad, si un manipulador robótico va a trabajar en dicho espacio, y este posee más de 6 grados de libertad, se dice que es un manipulador redundante. Los grados extra de redundancia le otorgan mayor flexibilidad para evitar obstáculos, mejorar la precisión o adaptarse a restricciones adicionales. En entornos industriales o colaborativos, es común que múltiples manipuladores trabajen en conjunto, este tipo de cooperación es esencial, por ejemplo, en la manufactura aeroespacial, ensamblaje de estructuras de gran tamaño, cirugía robótica o tareas de rescate, donde la coordinación precisa y segura entre varios robots garantiza la eficiencia y seguridad del proceso. Por tanto, el control adecuado de estos sistemas es un área de investigación crítica para el desarrollo de soluciones robóticas avanzadas. Este trabajo se enfocará en maximizar la manipulabilidad de sistemas robóticos redundantes cooperativos y coordinados, implementando un esquema jerárquico para el control multi-tarea. Para lograr este objetivo se proponen dos soluciones, ambas utilizando el indicé de manipulabilidad propuesto por Yoshikawa como función de costo. La primera solución utilizará de manera analítica las derivadas parciales del índice, siendo mucho más precisa, pero muy costosa computacionalmente. Mientras que la segunda solución será más efectiva en tiempo real, empleando el método numérico de diferenciación aproximada para estimar las derivadas parciales de dicho índice. A lo largo del trabajo se emplearán manipuladores robóticos dual-arm con distintas configuraciones, siendo la principal dos manipuladores Baxter de 7 grados de libertad. Además, se opta por añadir un controlador PID neuronal incremental que dará una mayor robustes al manipulador y eliminará la problemática del ajuste de ganancias de manera manual. 2025-10-07T00:00:00Z https://hdl.handle.net/20.500.12104/110631 Título: Solución de la cinemática inversa de manipulador robótico mediante un algoritmo metaheurístico híbrido Autor: Placencia López, Josué Adair Resumen: Los manipuladores rob oticos juegan un papel clave en diversas aplicaciones industriales, debido a que ofrecen una alta precisi ón y exactitud. Para lograr el exito en estas tareas, es fundamental calcular de manera efectiva la cinem atica inversa de los manipuladores rob oticos. No obstante, los métodos convencionales para la soluci ón de este problema tienen desafíos considerables a los cuales hacerles frente, entre estos que se encuentran las singularidades, las ecuaciones no lineales y una generalizaci ón deficiente derivado de las diferentes configuraciones rob oticas. El presente trabajo propone un enfoque novedoso para abordar la cinem atica inversa en manipuladores rob oticos que utiliza un algoritmo metaheur ístico mejorado con un paso jacobiano. Este método logra superar las limitaciones antes mencionadas al aplicar de manera selectiva el método jacobiano al algoritmo de evoluci ón diferencial. La efectividad y versatilidad del enfoque propuesto se demuestran mediante simulaciones y experimentos en el mundo real con un brazo rob otico KUKA de 5 grados de libertad. 2025-10-22T00:00:00Z