Ingresar con Nombre y Apellido<\/p>\n
Código de acceso: 263634<\/p>\n
—<\/p>\n
Santiago Tosetti<\/p>\n
Instituto de Automática<\/p>\n
UNSJ – CONICET<\/p>\n
Estimados,<\/p>\n
Por este medio los invitamos al seminario (presencial) que se dictará este próximo viernes 04 de marzo de 2022, a partir de las 18hs.<\/p>\n
Parte 1<\/p>\n
TITULO: Navegación por Imágenes de un UAV basado en Técnicas de Codiseño Hardware\/Software<\/p>\n
DISERTANTE: Ing. Carlos Fernandez, de la Universidad Tecnológica de la Habana.<\/p>\n
FECHA: Viernes 04 de marzo de 2022, 18hs.<\/p>\n
LUGAR: Sala de Conferencias del Instituto de Automática<\/p>\n
RESUMEN: En el marco del programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas de Control, se presenta una propuesta de tema de tesis.<\/p>\n
Un vehículo aéreo no tripulado (UAV), es una aeronave capaz de volar sin la intervención de ningún humano a bordo, históricamente eran aviones piloteados de forma remota.<\/p>\n
Los aviones no tripulados, que hasta no hace mucho eran utilizados exclusivamente en el ámbito militar, ofrecen ahora nuevos usos civiles como: reparto de paquetería, búsqueda y rescate de personas, prevención de incendios, gestión del tráfico y en agricultura de precisión, entre otras tantas aplicaciones más.<\/p>\n
La presente propuesta de tema de tesis tiene como objetivo principal el diseño y desarrollo de un autopiloto de un UAV para navegación por imágenes empleando técnicas de codiseño hardware\/software como herramienta de síntesis.<\/p>\n
Parte 2<\/p>\n
TITULO: Sistema soporte de diagnóstico en patologías de retina basado en deep-learning<\/p>\n
DISERTANTE: Dr. Ing. Claudio Rosales, del Instituto de Automática, UNSJ – CONICET.<\/p>\n
FECHA: Viernes 04 de marzo de 2022, 18:20hs.<\/p>\n
LUGAR: Sala de Conferencias del Instituto de Automática<\/p>\n
RESUMEN: En esta presentación se mostrarán los resultados de trabajos de investigación enviados a las XI Jornadas Argentinas de Robótica.<\/p>\n
El desarrollo de algoritmos de soporte de decisiones clínicas para imágenes médicas representa uno de los campos de mayor interés en el área de la inteligencia artificial. El desafío es poder brindar confiabilidad en los resultados obtenidos y que el mismo sea de fácil interpretación por los médicos. Por lo tanto, en este trabajo presentamos una herramienta de diagnóstico basado en deep-learning para la detección de pacientes con enfermedades comunes en las retinas que pueden producir ceguera y que son tratables. Nuestra propuesta utiliza una red neuronal convolucional, la cual es entrenada con una fracción de la información disponible en la base de datos utilizada. Las imágenes de entrada al sistema son tomografías de coherencia óptica (TCO). Los resultados obtenidos son comparables a los de un experto humano y validan la propuesta como una opción válida como sistema de soporte para el diagnóstico.<\/p>\n
Parte 3<\/p>\n
TITULO: Navegación Guiada por Marcadores Visuales y Planeamiento de Camino para Robots Móviles en Escenarios Confinados<\/p>\n
DISERTANTE: Ing. Jeremías Gaia, del Instituto de Automática, UNSJ – CONICET.<\/p>\n
FECHA: Viernes 04 de marzo de 2022, 18:40hs.<\/p>\n
LUGAR: Sala de Conferencias del Instituto de Automática<\/p>\n
RESUMEN: En esta presentación se mostrarán los resultados de trabajos de investigación enviados a las XI Jornadas Argentinas de Robótica.<\/p>\n
En ambientes interiores sin posibilidad de geolocalización, la navegación segura de un robot móvil autónomo depende altamente de los sensores equipados en el móvil y de la calidad de la estima de la pose realizada. A su vez, el algoritmo de planeamiento de camino requiere una representación adecuada de la escena. Con este fin, se propone un esquema de navegación autónoma con reconstrucción de entorno asistido por un algoritmo de fusión de datos que permite obtener una pose estimada del vehículo con error acotado. Se presentan resultados de simulación que demuestran la eficiencia del reconocimiento de marcadores visuales, considerando que el entorno posee una superficie no regular<\/p>\n
Parte 4<\/p>\n
TITULO: Exoesqueleto de Tobillo basado en Rigidez Variable para Rehabilitación Neurológica<\/p>\n
DISERTANTE: Ing. Daniel Gómez Vargas, del Instituto de Automática, UNSJ – CONICET, y Escuela Colombiana de Ingeniería.<\/p>\n
FECHA: Viernes 04 de marzo de 2022, 19hs.<\/p>\n
LUGAR: Sala de Conferencias del Instituto de Automática<\/p>\n
RESUMEN: En esta presentación se mostrarán los resultados de trabajos de investigación enviados a las XI Jornadas Argentinas de Robótica.<\/p>\n
Robotic devices such as ankle exoskeletons support therapy processes and assist patients’ movements. Nevertheless, some devices present limitations related to the restriction of certain motions on the ankle-foot complex and wearability. Thus, this work presents the development of a novel wearable and portable ankle exoskeleton intended for assistance and rehabilitation scenarios called T-FLEX. The exoskeleton’s design incorporates concepts of variable stiffness actuators and bioinspired actuation to assist the dorsi-plantarflexion movements, although without completely restricting the motions on the other planes. Additionally, this paper presents a preliminary validation with a healthy subject in a gait assistance scenario. The results exhibited increases in the ankle’s ROM and tibialis anterior activity when the device assisted the subject’s gait. Future works should be focused on developing high-level control strategies to improve user interaction in the modes proposed and further validations with patients.<\/p>\n
Todas las presentaciones podrán verse además en el link<\/p>\n
![\"\"](\"http:\/\/dea.unsj.edu.ar\/principal\/wp-content\/uploads\/2022\/03\/SEMINARIO.png\" "\\"seminario-png\\"")
<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"