https://hdl.handle.net/11000/3862 2026-04-04T13:07:23Z 2026-04-04T13:07:23Z Orgiler Castelló, Alejandro https://hdl.handle.net/11000/37019 2025-07-30T01:05:15Z 2025-07-29T09:55:52Z

Título : Evaluación detección de objetos en interior de edificios utilizando la red neuronal YOLOV8 Autor : Orgiler Castelló, Alejandro

2025-07-29T09:55:52Z Sáez Tonda, Álvaro https://hdl.handle.net/11000/37018 2025-07-30T01:05:14Z 2025-07-29T09:55:29Z

Título : Modelos de difusión para generar movimientos 3D de un brazo robótico a partir de texto” Autor : Sáez Tonda, Álvaro Resumen : El presente trabajo de investigación se centra en la implementación de un modelo para la generación de poses 3D de un brazo robótico con 6 grados de libertad, utilizando modelos de difusión a partir de prompts de texto. Inspirado en la reciente evolución de la inteligencia artificial y los modelos de generación de imágenes, este proyecto busca aplicar estas tecnologías en el ámbito de la robótica, específicamente en la manipulación robótica de precisión. La investigación se estructura en varias fases: la primera fase consiste en la adaptación de un modelo de difusión especializado en la generación de poses 3D humanas, denominado MotionDiffuse: Text-Driven Human Motion Generation with Diffusion Model de Mingyuan Zhang, Zhongang Cai, Liang Pan, Fangzhou Hong, Xinying Guo, Lei Yang, y Ziwei Liu (2022), enfocándose únicamente en las poses de uno de los brazos. A partir de estas poses, se procederá a ajustar las posiciones de cada articulación del brazo robótico, considerando los parámetros físicos necesarios como masas y momentos de inercia. En la segunda fase, se desarrollará el cálculo de la cinemática del brazo robótico, abordando tanto la cinemática directa como inversa para asegurar una correcta implementación de las poses generadas. Este paso es crucial para entender cómo cada movimiento impacta en la posición final del brazo y para permitir el control preciso del mismo a través de comandos de texto. La tercera fase se dedicará al análisis dinámico del brazo, donde se simularán las fuerzas y torques necesarios para realizar las tareas definidas. Este análisis incluirá la selección de motores adecuados que puedan cubrir las necesidades operativas del brazo, asegurando que los actuadores elegidos sean capaces de proporcionar el rendimiento requerido. Finalmente, se implementará una serie de simulaciones y pruebas prácticas para validar el sistema desarrollado. Se evaluará la precisión y eficiencia del modelo de difusión en la generación de poses útiles y su impacto en la operatividad del brazo robótico. Este trabajo no solo pretende avanzar en la integración de técnicas avanzadas de IA en la robótica, sino también proporcionar una herramienta versátil que pueda adaptarse a diferentes tareas y escenarios mediante simples comandos de texto. La combinación de modelos de difusión con la robótica promete abrir nuevas posibilidades en la programación y control de robots, facilitando su uso en diversas aplicaciones industriales y de investigación.; El present treball d’investigació se centra en la implementació d’un model per a la generació de posicions 3D d’un braç robòtic amb 6 graus de llibertat, utilitzant models de difusió a partir de prompts de text. Inspirat en la recent evolució de la intel·ligència artificial i els models de generació d’imatges, aquest projecte busca aplicar aquestes tecnologies en l’àmbit de la robòtica, específicament en la manipulació robòtica de precisió. La investigació s’estructura en diverses fases: la primera fase consisteix en l’adaptació d’un model de difusió especialitzat en la generació de posicions 3D humanes, denominat MotionDiffuse: Text-Driven Human Motion Generation with Diffusion Model de Mingyuan Zhang, Zhongang Cai, Liang Pan, Fangzhou Hong, Xinying Guo, Lei Yang, i Ziwei Liu (2022), centrant-se únicament en les posicions d’un dels braços. A partir d’aquestes posicions, es procedirà a ajustar les posicions de cada articulació del braç robòtic, considerant els paràmetres físics necessaris com masses i moments d’inèrcia. En la segona fase, es desenvoluparà el càlcul de la cinemàtica del braç robòtic, abordant tant la cinemàtica directa com inversa per assegurar una correcta implementació de les posicions generades. Aquest pas és crucial per entendre com cada moviment impacta en la posició final del braç i per permetre el control precís d’aquest mitjançant comandaments de text. La tercera fase es dedicarà a l’anàlisi dinàmica del braç, on se simularan les forces i torques necessaris per realitzar les tasques definides. Aquesta anàlisi inclourà la selecció de motors adequats que puguen cobrir les necessitats operatives del braç, assegurant que els actuadors escollits siguen capaços de proporcionar el rendiment requerit. Finalment, s’implementarà una sèrie de simulacions i proves pràctiques per validar el sistema desenvolupat. S’avaluarà la precisió i eficiència del model de difusió en la generació de posicions útils i el seu impacte en l’operativitat del braç robòtic. Aquest treball no només pretén avançar en la integració de tècniques avançades d’IA en la robòtica, sinó també proporcionar una eina versàtil que puga adaptar-se a diferents tasques i escenaris mitjançant simples comandaments de text. La combinació de models de difusió amb la robòtica promet obrir noves possibilitats en la programació i control de robots, facilitant el seu ús en diverses aplicacions industrials i de recerca.; This research work focuses on the implementation of a model for generating 3D poses of a robotic arm with 6 degrees of freedom using diffusion models based on text prompts. Inspired by the recent evolution of artificial intelligence and image generation models, this project aims to apply these technologies in the field of robotics, specifically in precision robotic manipulation. The research is structured in several phases: the first phase involves adapting a diffusion model specialized in generating human 3D poses, called MotionDiffuse: Text-Driven Human Motion Generation with Diffusion Model by Mingyuan Zhang, Zhongang Cai, Liang Pan, Fangzhou Hong, Xinying Guo, Lei Yang, and Ziwei Liu (2022), focusing only on the poses of one arm. Based on these poses, the positions of each joint of the robotic arm will be adjusted, considering the necessary physical parameters such as masses and moments of inertia. In the second phase, the kinematics of the robotic arm will be calculated, addressing both direct and inverse kinematics to ensure the correct implementation of the generated poses. This step is crucial for understanding how each movement impacts the final position of the arm and for allowing precise control of the arm through text commands. The third phase will be dedicated to the dynamic analysis of the arm, where the necessary forces and torques to perform the defined tasks will be simulated. This analysis will include the selection of suitable motors that can cover the operational needs of the arm, ensuring that the chosen actuators are capable of providing the required performance. Finally, a series of simulations and practical tests will be implemented to validate the developed system. The precision and efficiency of the diffusion model in generating useful poses and its impact on the operability of the robotic arm will be evaluated. This work not only aims to advance the integration of advanced AI techniques in robotics but also to provide a versatile tool that can adapt to different tasks and scenarios through simple text commands. The combination of diffusion models with robotics promises to open new possibilities in robot programming and control, facilitating their use in various industrial and research applications.

2025-07-29T09:55:29Z Blanco Romero, Francisco Javier https://hdl.handle.net/11000/37017 2025-07-30T01:05:13Z 2025-07-29T09:55:03Z

Título : Enhancing Communication Security in ROS 2 Autor : Blanco Romero, Francisco Javier Resumen : This master thesis explores the intersection of robotics, cybersecurity, and post-quantum cryptography, focusing on enhancing the communication security of the Robot Operating System 2 (ROS 2). As robotic systems become increasingly interconnected and deployed in sensitive applications, the need for robust security measures has never been more pressing. This research addresses the growing concern that current cryptographic methods, including those implemented in ROS 2’s security framework, may be vulnerable to future quantum computing attacks. The thesis begins with an overview of networking in robotics, emphasizing the unique challenges faced in teleoperation, telemetry, Robot-to-Robot communication (R2R) and networked robotics. It then analyzes ROS 2’s communication architecture, examining the transition from ROS 1 and the adoption of the Data Distribution Service (DDS) as the primary middleware. The new ROS 2 alternative middleware, Zenoh, is also considered. Special attention is given to the security features of DDS and the Secure Robot Operating System 2 (SROS2) framework. A significant portion of the research is dedicated to post-quantum cryptography (PQC) and its potential integration into ROS 2. The thesis presents a novel approach to enhancing ROS 2 security by designing and implementing a PQC plugin for DDS. This includes an exploration of adapting PQC for alternative middlewares, particularly Zenoh, which has emerged as a promising option for addressing some of the limitations of DDS in certain robotic applications. The practical implications of integrating PQC into ROS 2 are considered. Finally, the thesis discusses the challenges encountered during the research, proposes potential improvements, and outlines future research directions in the field of secure robotic communications. The findings of this study contribute to the ongoing efforts to secure robotic systems against evolving cyber threats. By addressing the need for quantum-resistant security in robotic communications, this research aims to enhance the security of ROS 2-based systems in various applications, from industrial automation to healthcare robotics.; Este Trabajo de Fin de Máster explora la intersección de la robótica, la ciberseguridad y la criptografía post-cuántica, centrándose en mejorar la seguridad de las comunicaciones del Sistema Operativo de Robots 2 (ROS 2). A medida que los sistemas robóticos se interconectan cada vez más y se implementan en aplicaciones sensibles, la necesidad de medidas de seguridad sólidas es más importante que nuca. Esta investigación aborda la creciente preocupación de que los métodos criptográficos actuales, incluidos los implementados en el marco de seguridad de ROS 2, puedan ser vulnerables a futuros ataques de computación cuántica. La tesis comienza con una descripción general de las redes en robótica, enfatizando los desafíos únicos que enfrentan la teleoperación, la telemetría, la comunicación robot-robot y las redes robóticas. Luego profundiza en un análisis de la arquitectura de comunicaciones de ROS 2, examinando la transición de ROS 1 y la adopción del Servicio de Distribución de Datos (DDS) como el middleware principal. También se considera Zenoh, un nuevo middleware alternativo para ROS 2. Se presta especial atención a las características de seguridad de DDS y el marco del Sistema Operativo de Robots Seguros 2 (SROS2). Una parte importante de la investigación está dedicada a la criptografía post-cuántica (PQC) y su posible integración en ROS 2. La tesis presenta un enfoque novedoso para mejorar la seguridad de ROS 2 mediante el diseño e implementación de un complemento PQC para DDS. Esto incluye una exploración de la adaptación de PQC para middlewares alternativos, en particular Zenoh, que ha surgido como una opción prometedora para abordar algunas de las limitaciones de DDS en ciertas aplicaciones robóticas. Se consideran las implicaciones prácticas de la integración de PQC en ROS 2. Finalmente, la tesis analiza los desafíos encontrados durante la investigación, propone posibles mejoras y describe futuras direcciones de investigación en el campo de las comunicaciones robóticas seguras. Los hallazgos de este estudio contribuyen a los esfuerzos en curso para proteger los sistemas robóticos contra las amenazas de ciberseguridad en evolución. Al abordar la necesidad de seguridad resistente a la computación cuántica en las comunicaciones robóticas, esta investigación tiene como objetivo mejorar la seguridad de los sistemas basados en ROS 2 en varias aplicaciones críticas, desde la automatización industrial hasta la robótica sanitaria.

2025-07-29T09:55:03Z López Soler, Borja https://hdl.handle.net/11000/37016 2025-07-30T01:05:12Z 2025-07-29T09:54:41Z

Título : Segmentación semántica mediante aprendizaje profundo usando modelos SAM aplicado a la detección de grietas Autor : López Soler, Borja Resumen : La visión por computador es una rama de la inteligencia artificial que busca dotar a las máquinas de la capacidad de "ver", procesar e interpretar imágenes y videos de forma similar a los humanos. Mediante algoritmos y técnicas avanzadas, este campo permite que los sistemas identifiquen elementos visuales, comprendan sus relaciones y actúen en consecuencia. Su desarrollo está estrechamente vinculado al procesamiento de imágenes, al análisis de patrones y, más recientemente, a los avances en aprendizaje profundo. El objetivo central de la visión por computador es lograr que las máquinas interpreten imágenes a nivel semántico, es decir, que comprendan su contenido y las relaciones entre sus componentes. Esto abarca desde tareas simples como el reconocimiento de objetos hasta problemas más complejos como la segmentación de imágenes, la reconstrucción tridimensional a partir de imágenes bidimensionales y el análisis de movimiento. Su aplicación tiene un impacto significativo en sectores como la medicina (diagnóstico basado en imágenes médicas), la seguridad (monitorización mediante cámaras), el transporte (vehículos autónomos), entre otros.

2025-07-29T09:54:41Z Matos Ferreras, Ericka Mariluz https://hdl.handle.net/11000/33546 2024-10-18T01:02:11Z 2024-10-17T10:56:56Z

Título : Sistema óptico programable basado en lentes opto-electrónicas para enfoque adaptativo en cámaras digitales. Autor : Matos Ferreras, Ericka Mariluz Resumen : En este proyecto se aplica el uso de lentes optoelectrónicas para el desarrollo de un sistema óptico que logra un enfoque adaptativo sin partes móviles. Mediante el uso de lentes de la empresa Optotune y un software para regular las focales por inyección de amperaje a las lentes, se logró ajustar el enfoque de un sistema óptico mostrando la capacidad de enfoque automático desde distancias lejanas hasta distancias muy cercanas de apenas centímetros. Las posibles aplicaciones prácticas abarcan áreas como la fotografía, la medicina y la seguridad. El proyecto incluye también la realización de un sistema láser para la medida de la distancia focal de las lentes. Mediante este trabajo, he adquirido conocimientos valiosos y una sólida experiencia en óptica y tecnologías de imágenes relacionadas al tema.; This project applies the use of optoelectronic lenses for the development of an optical system that achieves an adaptive focus without moving parts in digital cameras. Through the use of Optotune lenses and a software to regulate the focal points by injecting amperage to the lenses, it was possible to adjust the focus of an optical system showing the capacity of automatic focus from far distances to very close distances of just centimeters. Potential practical applications span areas such as photography, medicine and security. The Project includes the realitation of a laser besed system to measure the lens focal length with accuracy. In this work I have gained valuable knowledge and solid experience in optics and imaging technologies related to the topic.

2024-10-17T10:56:56Z Gutiérrez Rodríguez, Iván https://hdl.handle.net/11000/33085 2024-09-13T01:02:29Z 2024-09-12T12:01:18Z

Título : LiDAR-based Autonomous Power-line Perching with Multirotors Autor : Gutiérrez Rodríguez, Iván Resumen : Este trabajo trata sobre el desarrollo de un método para permitir que vehículos aéreos de tipo multirotor puedan colgarse autónomamente de líneas eléctricas. Se ha desarrollado un sistema de percepción basado en dos LiDARs 2D rotacionales que se encarga de obtener con exactitud la posición y orientación relativa de la línea eléctrica con el robot. Estas estimaciones son recibidas por el sistema de control, que actúa sobre la velocidad del multirotor para alcanzar la posición que permite la actuación del mecanismo de enganche. El método se ha validado con un quadrotor real en el que se ejecutaba todo el software a bordo para controlar de forma precisa la posición relativa del robot con la línea.; This work addresses the development of a method to enable autonomous multirotors to perch on power-lines. A perception system based on two rotatory 2D LiDARs has been designed and implemented to accurately estimate the pose of the power-line. These estimations are received by the control system of the aerial robot, which acts on the velocity of the platform to achieve the relative pose with the power-line that allows the actuation of a mechanism to grab the line. The method has been evaluated with a real multirotor that executed all the software on board to accurately control its relative pose with respect to a real power-line cable.

2024-09-12T12:01:18Z García Pérez, Antonio Manuel https://hdl.handle.net/11000/33084 2024-09-13T01:02:27Z 2024-09-12T12:00:49Z

Título : Estudio de redes neuronales para estimar el modo de ensamblado de robots paralelos Autor : García Pérez, Antonio Manuel

2024-09-12T12:00:49Z Brito Santos, Nathalie Patricia https://hdl.handle.net/11000/33083 2024-09-13T01:02:26Z 2024-09-12T12:00:15Z

Título : Diseño y simulación de un sistema automatizado para la navegación y almacenamiento eficiente de paquetes en centros logísticos utilizando el Robot Colaborativo UR10e en conjunto con un Robot Móvil y la integración de visión artificial y marcadores ArUco mediante la herramienta CoppeliaSim (V-REP)” Autor : Brito Santos, Nathalie Patricia Resumen : En la era de la economía globalizada, las dinámicas de competencia y creciente demanda ponen a prueba a los centros logísticos, que se enfrentan al indispensable reto de optimizar la eficiencia en el almacenamiento de paquetes. Este desafío no solo es crítico para mantener la competitividad, sino también para satisfacer las demandas en constante expansión de la cadena de suministro. Paralelamente, el impulso hacia la implementación de soluciones robóticas en estas operaciones introduce una preocupación adicional: la seguridad en la navegación de los robots. Así, los desafíos de optimizar la eficiencia y asegurar la navegación segura de los robots, se convierten en piezas fundamentales en el rompecabezas de la modernización de los centros logísticos. Antes de implementar dichos sistemas en un entorno real, es de vital importancia llevar a cabo una fase de simulación. Las simulaciones brindan la posibilidad de realizar pruebas rigurosas, identificar posibles fallos y asegurar la fiabilidad del sistema en un entorno controlado, minimizando así los riesgos y costes asociados con los errores operacionales en la fase de implementación real. En este contexto, este trabajo de fin de máster busca abordar estos desafíos presentes en la logística. Presenta el diseño y la simulación de un sistema automatizado orientado a mejorar la navegación y el almacenamiento de paquetes en centros logísticos. La solución se basa en la utilización de un Robot Colaborativo UR10e de Universal Robots, en conjunción con un Robot Móvil. Este sistema innovador integra tecnología de visión artificial y marcadores ArUco, herramientas fundamentales para su desarrollo y prueba a través de la plataforma de simulación CoppeliaSim (V-REP). El sistema automatizado que se presenta en este trabajo de fin de máster para la optimización del almacenamiento implica una coordinación meticulosa entre el Robot Móvil y el Robot Colaborativo UR10e. Ambos están equipados con visión artificial para detectar los marcadores ArUco, que sirven para identificar cada paquete y trazar la ruta que el Robot Móvil debe seguir dentro del almacén. En la práctica, el Robot Móvil transporta al Robot Colaborativo UR10e al lugar correcto en el almacén, donde el UR10e recoge los paquetes de la cinta transportadora y los almacena de manera eficiente en los estantes una vez que el Robot Móvil le haya transportado al lugar establecido para cada paquete. Este trabajo de fin de máster implicó un estudio detallado de áreas como los Robots Colaborativos, Robots Móviles (plataforma móvil), Norma ISO para Robots Colaborativos, el uso de la visión artificial en los Robots Colaborativos y móviles, los sistemas de evasión de obstáculos, las Marcas ArUco como referencia visual y los métodos de clasificación de paquetes en centros logísticos. Esta investigación representa un avance significativo en la automatización de los centros logísticos, proporcionando una solución innovadora y prometedora para mejorar la eficiencia en el almacenamiento de paquetes. La metodología empleada y la demostración práctica de cómo la integración estratégica de tecnologías avanzadas puede resolver desafíos logísticos específicos pueden ser útiles para futuras investigaciones y desarrollos en este campo, sirviendo como un punto de referencia en la exploración de soluciones similares.

2024-09-12T12:00:15Z Pascual Böhm, Adrián https://hdl.handle.net/11000/33072 2024-09-12T01:02:37Z 2024-09-11T12:53:01Z

Título : Clasificación robotizada de piezas: Aplicación a la industria del calzado Autor : Pascual Böhm, Adrián Resumen : Una de las ventajas más notorias de la etapa de robotización que estamos viviendo hoy en día, es sin duda la optimización de procesos industriales, con el objetivo de abaratar costes, y mejorar la productividad. Cada proceso es único, por lo que es necesario una labor de investigación que permita aplicar las tecnologías adecuadas y sacarles el máximo partido. El presente trabajo presenta un enfoque interdisciplinario que combina la mecánica, la programación y la visión por computadora a fin de desarrollar un sistema de agarre robótico diseñado para la manipulación precisa de piezas en la industria de calzado. Este gripper robótico se caracteriza por su capacidad de ajustar su posición y orientación de manera dinámica, adaptándose a la geometría única de cada pieza en particular. Para lograr esta versatilidad, se empleará un script de Python que procesará archivos DXF, permitiendo así que el gripper pueda identificar y adaptarse a la forma específica de las piezas. Además, se incorporarán técnicas de visión por computadora para obtener información precisa sobre la posición de las piezas, lo que garantizará un proceso de manipulación eficiente y preciso.; One of the most noticeable advantages of the ongoing stage of robotization we are experiencing today is undoubtedly the optimization of industrial processes, with the aim of reducing costs and improving productivity. Each process is unique, so research is necessary to apply the appropriate technologies and make the most of them. This work presents an interdisciplinary approach that combines mechanics, programming, and computer vision to develop a robotic gripper system designed for precise handling of pieces in the footwear industry. This robotic gripper is characterized by its ability to dynamically adjust its position and orientation, adapting to the unique geometry of each particular piece. To achieve this versatility, a Python script will be employed to process DXF files, allowing the gripper to identify and adapt to the specific shape of the pieces. Furthermore, computer vision techniques will be incorporated to obtain accurate information about the position of the pieces, ensuring an efficient and precise manipulation process.

2024-09-11T12:53:01Z Luna Santa-María, Francisco Javier https://hdl.handle.net/11000/33071 2024-09-12T01:02:36Z 2024-09-11T12:52:48Z

Título : Event-based Detector of ArUco Markers Autor : Luna Santa-María, Francisco Javier Resumen : Esta proyecto presenta un nuevo enfoque para detectar marcadores ArUco utilizando cá-maras de eventos. Las cámaras de eventos son sensores bioinspirados que capturan cambios de brillo a nivel de píxel de forma asíncrona, ofreciendo ventajas como alta resolución temporal, baja latencia y alto rango dinámico. Los marcadores fiduciales como ArUco son marcas de referencia visuales que se utilizan en tareas como localización mediante cámaras y realidad aumentada. Sin embargo, la detección de estos marcadores se basa en algoritmos tradicionales de visión por computador diseñados para cámaras estándar. El detector de ArUco basado en eventos propuesto consiste en un proceso para detectar e identificar marcadores procesando los eventos de entrada. En primer lugar, se generan imágenes de bordes compensadas a partir del movimiento de los eventos mediante un método de maximización del contraste. A continuación, se extraen candidatos de mar-cadores mediante la detección de cuadriláteros en las imágenes compensadas. Por último, se presentan dos técnicas para la identificación de ArUco en los candidatos: un enfoque de codificación de cuadrículas de bordes adaptado a los eventos (eAruco-Grid) y una clasificación con una red neuronal convolucional (eAruco-CNN). El método se evalúa con distintos diccionarios de ArUco. Los resultados demuestran una detección satisfactoria y una gran exactitud de identificación en diversas condiciones, como con desenfoque de movimiento y cambios de iluminación, en las que falla la detección de ArUco tradicional.; This work presents a novel approach for detecting ArUco markers using event cameras. Event cameras are bio-inspired sensors that capture pixel-level brightness changes asyn-chronously, used in advantages like high speed, low latency, and high dynamic range. Fiducial markers like ArUco are visual landmarks enabling tasks such as camera local-ization and augmented reality. However, marker detection relies on traditional computer vision algorithms devised for standard cameras. The proposed Event-based ArUco detector consists of a pipeline to detect and identify markers by processing input events. First, motion compensated edge images are generated from events using a contrast maximization method. Next, marker candidates are extracted by detecting quadrilaterals in the edge images. Finally, two techniques are presented for ArUco identification on the candidates - a novel grid encoding approach tailored to events (eAruco-Grid) and a convolutional neural network classifier (eAruco-CNN). The method is evaluated on different ArUco dictionaries. Results demonstrate successful detection and high identification accuracy under various conditions like motion blur and lighting changes where traditional ArUco detection fails.

2024-09-11T12:52:48Z