Actas y comunicaciones de congresos

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Examinando Actas y comunicaciones de congresos por Autor "Aginaga García, Jokin"

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    Calibración estática de una configuración de 8 galgas extensiométricas para la estimación de cargas mecánicas en ejes de sección transversal circular
    (['Universidad Nacional de Educación a Distancia (España)', 'Universidad Politécnica de Madrid. Departamento de Ingeniería Mecánica'], 2022) Bacaicoa Díaz, Julen; Iriarte Goñi, Xabier; Aginaga García, Jokin; Saldaña Barroso, Oier
    La estimación de cargas mediante el uso de galgas extensiométricas es uno de los métodos más comunes en la actualidad, especialmente en secciones cilíndricas, dada la facilidad de adherirlas a superficies curvas. Las configuraciones de galgas típicas emplean dos o cuatro sensores que conectados en forma de puente de Wheatstone permiten estimar las cargas que se deseen. Estas configuraciones son más que conocidas en la literatura y permiten estimar cargas individualmente, sin la influencia del resto de cargas presentes. Por lo general, la calibración de estas configuraciones es casi inexistente, ya que los softwares para la adquisición de datos ya tienen integrada la calibración, y tan sólo requieren de un experimento en vacío. Sin embargo, para otro tipo de configuraciones, como la configuración de 8 galgas propuesta en este trabajo, resulta necesario diseñar un procedimiento de calibración.
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    Entrenamiento de IA para aplicación a robótica industrial: Generación de trayectorias para ajuste de parámetros de red neuronal
    (['Universidad Nacional de Educación a Distancia (España)', 'Universidad Politécnica de Madrid. Departamento de Ingeniería Mecánica'], 2022) Merino Olagüe, Mikel; Ibarrola Chamizo, Javier; Aginaga García, Jokin; Hualde Otamendi, Mikel
    En el presente trabajo se generan y simulan cinemáticamente una serie de trayectorias robóticas. De dichas simulaciones se obtienen diferentes datos (coordenadas articulares, posición y orientación del elemento terminal, imágenes etc.) de cara a realizar el entrenamiento de una red neuronal para aplicaciones en robótica. El objetivo de la red neuronal es poder generar trayectorias de forma automática a partir de un conjunto de imágenes y coordenadas. Para ello, se han diseñado trayectorias con dos tramos convenientemente unidos mediante curvas de Bèzier, asegurándose la continuidad hasta aceleraciones. Además, entre las posibles trayectorias que pueden llevarse a cabo debido a las distintas configuraciones del robot, se han seleccionado las más adecuadas. Se han evitado colisiones y singularidades y se han utilizado distintos criterios de selección. Se ha diseñado un algoritmo que puede ser utilizado en múltiples aplicaciones adaptándose los diferentes parámetros del mismo.