Publicación:
Modelado, simulación y control inteligente del movimiento de una silla de ruedas

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dc.contributor.authorHurel Ezeta, Jorge
dc.contributor.authorPeralta Jaramillo, Manuel
dc.contributor.authorÁvila Aguilar, William
dc.contributor.authorLoor Loor, Carlos
dc.date.accessioned2024-05-21T13:02:50Z
dc.date.available2024-05-21T13:02:50Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractActualmente las personas que hacen uso de una silla de ruedas manual o eléctrica necesitan la ayuda de terceras personas para ejecutar sus actividades diarias. En este trabajo se usó la lógica difusa para desarrollar e implementar en una silla de ruedas eléctrica dos controladores borrosos que permitan evitar obstáculos y escalones con el fin de que las personas puedan disponer de plena autonomía e independencia. Por medio del enfoque lagrangiano y dinámica de sistemas multicuerpo se simuló su respuesta al movimiento sin la implementación del control borroso. Los tiempos de respuesta tanto por el enfoque lagrangiano, dinámica de sistemas multicuerpo y control borroso fueron 20, 27 y 24 segundos, respectivamente y el controlador más eficiente en recursos computacionales fue el controlador borroso 1 quien requirió el 60,4% de su capacidad de memoria interna de la tarjeta Arduino utilizada en comparación con el controlador borroso 2 quien usó el 80,4%.es
dc.description.abstractAt the moment, the people whom use an electric or manual wheelchair need help from a third person to develop their daily activities. In this work, two fuzzy logic controllers for the planning of an electric wheelchair increasing their mobility avoiding obstacles and stairs were developed. The lagrangian and multibody dynamic system approach were used to simulate the movement response from the wheelchair without using fuzzy control. The response times using the lagrangian, multibody dynamic system and fuzzy logic approach were 20, 27 and 24 seconds, respectively and the most effective controller saving up computational resources was the fuzzy controller 1, which required its 60,4% arduino board internal memory capacity compared with the second controller which used 80,4%.en
dc.description.versionversión publicada
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5944/bicim2022.281
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14468/19921
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Nacional de Educación a Distancia (España), Universidad Politécnica de Madrid. Departamento de Ingeniería Mecánica
dc.relation.centerE.T.S. de Ingenieros Industriales
dc.relation.congressXV Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica. Madrid, España, 22-24 de noviembre de 2022. CIBIM 2022
dc.relation.departmentMecánica
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.keywordslógica borrosa
dc.subject.keywordssimscape
dc.subject.keywordssimulink
dc.subject.keywordseficiencia
dc.subject.keywordsrecursos computacionales
dc.titleModelado, simulación y control inteligente del movimiento de una silla de ruedases
dc.typeconference proceedingsen
dc.typeactas de congresoes
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