Algoritmos de control y aprendizaje de máquina aplicados a robots humanoides y exoesqueletos.

Abstract

Los robots humanoides y exoesqueletos desempeñan un papel fundamental en el campo de la medicina, especialmente en el área de la rehabilitación física. Entre las aplicaciones más importantes de estos dispositivos se encuentran mejorar la rehabilitación, restaurar la movilidad, prevenir lesiones y facilitar la investigación médica. Una de las áreas de investigación destacadas en este campo se enfoca en abordar el problema de locomoción bipeda, donde existen desafíos para lograr caminatas estables y robustas. Esta charla se centra en el desarrollo de algoritmos de control y aprendizaje de máquina para el control de robots humanoides y exosesqueletos y su impacto en el área de rehabilitación física y asistencia a personas. A diferencia de los enfoques convencionales, la combinación de métodos clásicos de la teoría de control con nuevas técnicas de aprendizaje por refuerzo, da como resultado métodos que permiten aprender patrones de caminata estables y robustos desde cero, además de habilitar el movimiento omnidireccional con un seguimiento preciso de la velocidad y dirección deseada.

Guillermo Castillo

Ph.D. Canditate in Electrical and Computer Engineering

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