Introducción

La creciente demanda de conocimientos sobre robótica y automatización aplicadas a los sectores de atención médica, agricultura y fabricación, entre otros, ha provocado un aumento en la demanda mundial de herramientas de enseñanza que facilitan el desarrollo acelerado de conocimientos en robótica y sistemas autónomos (RAS) para estudiantes de educación superior y profesionales que deseen ampliar sus conocimientos.

La robótica es una rama multidisciplinaria de la ingeniería y ciencias que requiere conocimientos de física, electrónica, control, mecatrónica, programación y telecomunicaciones, entre otras disciplinas. Asimismo, la docencia universitaria presenta retos que abarcan una serie de actividades, desde preparación y desarrollo de clases hasta evaluación y supervisión de proyectos técnicos.

¿Cómo se puede enseñar una variedad tan amplia de asignaturas con un único conjunto de herramientas?

Este white paper presenta ejemplos prácticos, recursos y herramientas que utilizan MATLAB^® y Simulink^® para enseñar robótica. Se analiza un plan de estudios académico típico (que se muestra a continuación), desde las primeras asignaturas hasta el proyecto de fin de curso, para demostrar cómo acelerar la pedagogía y utilizar una plataforma de aprendizaje uniforme en diversas actividades didácticas.

Objetivos de aprendizaje

• Preparación de lecciones: Diseña lecciones y obtiene materiales adecuados para tus cursos.
• Desarrollo de lecciones: Crea lecciones más interesantes, interactivas y prácticas.
• Autoaprendizaje: Proporciona recursos para incentivar el estudio independiente
• Talleres: Diseña talleres virtuales y presenciales.
• Evaluación: Ahorra más tiempo optimizando el método tradicional de evaluación.
• Desafíos: Desafía a tus estudiantes vinculando la teoría con la práctica y su aplicación en el mundo real.

Preparación de lecciones

Herramientas universitarias

Todas las herramientas de enseñanza presentadas en este white paper se basan en MATLAB y Simulink. Muchas universidades de todo el mundo ofrecen acceso en todo el campus a MATLAB, Simulink y más de 125 toolboxes.

MATLAB

MATLAB es una plataforma de programación y cálculo numérico utilizada por millones de profesionales de ingeniería y ciencias para analizar datos, desarrollar algoritmos y crear modelos. Además, MATLAB ofrece una plataforma para desarrollar y compartir contenido de cálculo técnico interactivo basado en extensas librerías de programación.

Simulink

Simulink es un entorno de diagramas de bloques que se utiliza para diseñar sistemas con modelos multidominio, simular antes de implementar en hardware y desplegar sin necesidad de escribir código. Con Simulink, se puede implementar el diseño basado en modelos para reducir el plazo de desarrollo y defectos en productos finales, y proporcionar una plataforma de integración para desarrollo y educación de sistemas multidominio.

Toolboxes para aplicaciones de robótica

Una toolbox es un conjunto de funciones integradas en el entorno de cálculo técnico de MATLAB. Entre las toolboxes que son especialmente relevantes para aplicaciones de robótica se incluyen:

• Automated Driving Toolbox™, Navigation Toolbox™, Robotics System Toolbox™ y otras relacionadas con Robótica y Sistemas autónomos.
• Toolboxes en la comunidad de usuarios: Puedes empaquetar archivos de MATLAB para crear una toolbox y compartirla con otras personas. Estos archivos pueden incluir código, datos, apps, ejemplos y documentación. Realiza búsquedas de toolboxes en la comunidad de usuarios, como Robotics Toolbox, creada por Peter Corke, profesor de la Universidad de Tecnología de Queensland.

Recursos didácticos

Enseña dentro y fuera del aula con recursos adaptados a la robótica.

Material didáctico

Hemos desarrollado material didáctico basado en proyectos de MATLAB y Simulink para docentes, para que puedan reutilizar o adaptar el contenido según sea necesario. Entre los cursos más populares se cuentan los siguientes:

• Tutoriales de ROS para MATLAB y Simulink
• Tutoriales de sistemas de control
• Reinforcement Learning con MATLAB
• Control de robots móviles
• Taller de robótica

Repositorios de GitHub

Los repositorios de MathWorks en GitHub^® contienen varios proyectos y recursos de robótica de código abierto para personal docente que utiliza MATLAB y Simulink.

• Robótica de MathWorks
• Innovaciones en Robótica con MATLAB y Simulink
• Recursos de enseñanza de MathWorks

Desarrollo de lecciones

Motivación

Motiva a tus estudiantes compartiendo cómo profesionales de ingeniería de todo el mundo utilizan MATLAB y Simulink para acelerar el ritmo de la innovación con robótica:

• Robot saltador, Escuela Politécnica Federal de Zúrich: Estudiantes crean un innovador robot saltador como proyecto de fin de curso
• Preceyes, Eindhoven: Primer robot de cirugía ocular del mundo usa el diseño basado en modelos

Soluciones online

Utiliza MATLAB Online™ y Simulink Online™ para enseñar robótica e impartir lecciones con ejemplos reales sin necesidad de descargar o instalar archivos, como el ejemplo a continuación sobre planificación de rutas. Este recurso basado en la nube permite tener siempre acceso a la última versión del software.

Almacenamiento en la nube

MATLAB Drive™ ofrece una ubicación común de almacenamiento en la nube para tus archivos de MATLAB. Utilízalo con MATLAB Online para compartir materiales curriculares de robótica con tus estudiantes y lograr que tus lecciones sean más interactivas.

Diseño de apps

Con MATLAB App Designer puedes crear apps profesionales de robótica aunque no seas profesional de desarrollo de software.

Solo se necesitan dos pasos para crear una app de robótica industrial:

1. Diseña la interfaz de usuario sin necesidad de escribir código, arrastrando y soltando componentes.
2. Escribe el código que determina el comportamiento de la app.

Vista de diseño (izquierda) de MATLAB App Designer y vista de código (derecha) de una app de área de trabajo de robótica industrial.

Consulta la galería de apps de MATLAB y File Exchange para obtener más ejemplos de robótica.

Scripts interactivos

Puedes crear documentos interactivos que combinen código de MATLAB con ecuaciones, texto con formato e imágenes en un único entorno, denominado Live Editor. Además, los scripts en vivo almacenan y muestran el resultado junto con el código que lo produce.

Puedes presentar los scripts en vivo como un conjunto de tutoriales y ejercicios online, interactivos durante las lecciones. Por ejemplo, puedes utilizar scripts en vivo para enseñar los conceptos básicos del uso de Robot Operating System (ROS y ROS2) para desarrollar y programar robots.

Consulta la galería de scripts en vivo y File Exchange, para obtener más ejemplos de robótica.

Autoaprendizaje

Cursos online interactivos

Enseña a programar a través de ejercicios de robótica relevantes. MATLAB Academy ofrece cursos online interactivos, a tu ritmo y flexibles que proporcionan ejercicios prácticos con formación paso a paso y comentarios automáticos.

Cursos introductorios Onramp

Los cursos introductorios Onramp son gratuitos, interactivos, a tu ritmo y online. Busca cursos introductorios Onramp relacionados con robótica en campos como procesamiento de imágenes, Deep Learning, y muchos más.

Más cursos

Profundiza en diferentes disciplinas con estos cursos completos:

• Cursos de MATLAB (Programación)
• Cursos de Simulink (Física, Control, Procesamiento de señales)
• Cursos de IA, Machine Learning y Deep Learning (Visión artificial, Inteligencia artificial)
• Cursos de Matemáticas y optimización (Cálculo, Álgebra lineal)
• Cursos de Procesamiento de imágenes y señales

Vídeos

Busca vídeos y webinars sobre MATLAB, Simulink y otros productos y servicios relacionados con robótica:

• Vídeos y webinars: Explora más de 400 vídeos relacionados con robótica.
• MATLAB Tech Talks: Aprende conceptos básicos de ciencias con esta serie de vídeos.
• Canal de YouTube de MATLAB: Disfruta de MATLAB en Español.

Libros de texto

MathWorks Book Program apoya a autores y editores de todo el mundo que escriben libros basados en MATLAB y Simulink. Esta biblioteca online incluye más de 30 libros relacionados con robótica y sistemas autónomos.

Si estás escribiendo o preparando un libro sobre robótica con MATLAB y Simulink, confirma si cumples los requisitos para participar en MathWorks Book Program.

Talleres

Talleres virtuales

Con MATLAB y Simulink, puedes crear talleres virtuales interactivos incorporando modelado y simulación.

MATLAB: Talleres de programación

Con MATLAB, tus estudiantes pueden convertir ideas y conceptos de robótica en modelos de sistemas autónomos que funcionan perfectamente en entornos del mundo real.

Ejemplos de aplicación:

• Creación de un modelo de robot Puma560^® utilizando parámetros D-H
• Planificación de rutas y planificación de trayectorias de drones con el algoritmo RRT

Simulink: Diseño y simulación

Utiliza Simulink para modelado y simulación. Puedes simular modelos de sistemas robóticos a gran escala con componentes y librerías reutilizables que incluyen herramientas de modelado especializadas de terceros:

• Simulink 3D Animation™: Visualiza el comportamiento dinámico de un sistema en realidad virtual.
• Simulink y RoadRunner: Diseña escenas en 3D para simular conducción autónoma.
• Simulink y Gazebo: Configura una simulación sincronizada con Gazebo.
• Simulink y Quanser Virtual Labs: Trabaja con configuraciones de taller mixtas, híbridas o remotas.
• Simulink y Unreal Engine^®: Desarrolla, prueba y observa el rendimiento de un algoritmo de conducción.

Ejemplos de aplicación:

• Seguimiento de carril en autopistas con una escena de RoadRunner
• Control de un robot de transmisión diferencial en Gazebo con Simulink

Simscape: Modelado de sistemas físicos

Simscape™ permite crear rápidamente modelos de sistemas robóticos dentro del entorno de Simulink. Con Simscape, no es necesario escribir código para resolver numéricamente sistemas de ecuaciones. Basta con crear bloques personalizados, conectarlos gráficamente y el solver se encarga del resto.

Ejemplos de aplicación:

• Simscape Driveline™, Simscape Electrical™ y Simscape Multibody™: Cuadricóptero de reparto
• Simscape Multibody e IA: Cómo entrenar un robot bípedo para que camine utilizando agentes de Reinforcement Learning

Stateflow: Máquinas de estados y diagramas de flujo

Stateflow^® ofrece un lenguaje gráfico que incluye diagramas de transición de estados, diagramas de flujo, tablas de transición de estados y tablas de verdad. Con Stateflow, puedes describir cómo los algoritmos de MATLAB y los modelos de Simulink reaccionan a señales de entrada, eventos y condiciones basadas en tiempo.

Modelo y simulación de Stateflow de un flujo de trabajo de pick-and-place.

Ejemplos de aplicación:

• Flujo de trabajo de pick-and-place con Stateflow para MATLAB
• Flujo de trabajo de pick-and-place con un planificador RRT y Stateflow para MATLAB

Talleres presenciales

Diseñar y simular sistemas es importante para probar conceptos nuevos y visualizar cómo funcionarán. Sin embargo, la implementación en hardware permite que tus estudiantes adquieran experiencia con sistemas reales.

Profesionales de ingeniería y ciencias conectan MATLAB y Simulink a hardware físico para diseñar, probar y verificar sistemas que combinan componentes de hardware y algoritmos de software.

MATLAB Mobile: Dispositivos móviles y sensores

Con un dispositivo móvil, estudiantes tienen a su disposición un pequeño laboratorio que cuenta con sensores tales como acelerómetro, velocímetro, magnetómetro, seguidor de orientación, GPS y cámara, que se utilizan habitualmente en aplicaciones de robótica y sistemas autónomos para percepción del entorno.

Empleando smartphones y tabletas, tus estudiantes pueden:

• Capturar datos a partir de sensores de dispositivos y analizarlos en MATLAB.
• Tomar fotos y grabar vídeos para posterior procesamiento y análisis.

MATLAB Mobile™ permite aprender y enseñar temas relacionados con robótica y sistemas autónomos desde un dispositivo móvil conectado a una sesión de MATLAB que se ejecute en MathWorks Cloud.

Ejemplo práctico de visión artificial con IA:

Ejecuta este script en MATLAB Mobile y utiliza Deep Learning Toolbox™ para capturar y clasificar fotos en tu dispositivo móvil.

 >> m=mobiledev; %acquire data from the mobile device sensors

 >> c=camera(m); %connect to the camera

 >> c.Autofocus='on’; %activate autofocus

 >> im=snapshot(c,'manual’); %take a photo

 >> imshow(im) %review your photo

 >> net=alexnet; %use AlexNet pretrained neural network

 >> layer=net.Layers; 

 >> outlayer=layer(end); %last AlexNet layer is where the categories name are

 >> categorias=outlayer.ClassNames; 

 >> img=imresize(im,[227,227]); %resize your image to meet AlexNet requirements

 >> [pred,scores]=classify(net,img); %classify your photo

 >> highscores=scores>0.04; %define the highscores

 >> bar(scores(highscores)) %plot the results

 >> set(gca,'xtick',1:7); 

 >> xticklabels(categorias(highscores)) %add categories name to the plot

Ejemplo de prueba: En tu PC, explora las apps Deep Network Designer y Deep Learning Network Analyzer, y ajusta esta red previamente entrenada a tus necesidades.

Soporte de hardware

Una vez que el modelo cumpla con todos tus requisitos, puedes generar automáticamente código C, HDL o PLC a partir de los algoritmos, y ejecutarlos en manipuladores, drones, robots móviles y otro hardware de robótica compatible con MATLAB y Simulink.

Hardware de bajo coste

El aprendizaje práctico con MATLAB y Simulink, junto con el uso de hardware de bajo coste, permiten que estudiantes participen en proyectos interesantes y adquieran conocimientos prácticos.

Proyectos con el kit de ingeniería de Arduino^® en la Universidad de Mondragón.

Ejemplos de aplicación:

• Robot autónomo con Simulink y Raspberry Pi^®
• Introducción a ROS en Raspberry Pi

Aplicaciones en tiempo real

También se puede utilizar hardware profesional para simular y probar diseños de sistemas de control y dinámica de robots y manipuladores, sistemas autónomos, motores eléctricos, y mucho más.

Las plataformas objetivo en tiempo real Speedgoat^® están diseñadas específicamente para funcionar con Simulink y Simulink Real-Time™ a fin de crear, controlar e instrumentar aplicaciones en tiempo real.

Evaluación

Evaluación automática

Con MATLAB Grader™, puedes escalar el proceso de evaluación y calificar automáticamente los ejercicios de codificación de MATLAB en cualquier entorno de aprendizaje o un navegador web.

Creación de tareas

Puedes utilizar texto enriquecido, imágenes, hipervínculos y ecuaciones LaTeX en la descripción de problemas. Selecciona opciones para aprobado/suspenso y calificación ponderada.

Comentarios inmediatos

MATLAB Grader permite ver qué conceptos plantean más dificultades a tus estudiantes:

• Accede a gráficas de solución que muestran tamaño, tiempo invertido y diferencia con la solución de referencia.
• Consulta un historial completo de los intentos de tus estudiantes para hallar la solución correcta.
• Revisa los resultados finales (disponibles para personal instructor y asistentes de enseñanza con autorización).
• Proporciona comentarios contextuales en tiempo real sobre las soluciones propuestas por tus estudiantes

Gráficas de comentarios en MATLAB Grader.

Integración con LMS

MATLAB Grader puede proporcionar resultados a partir de evaluaciones automáticas que se envían directamente a la plataforma de aprendizaje, y comunicar la información con las herramientas que utilizas a diario para gestionar cursos.

Colecciones de problemas

Las colecciones de problemas de MATLAB Grader, como Dinámica y Circuitos eléctricos, solo están disponibles para personal instructor verificado. El servicio de atención al cliente se encarga de proporcionar acceso al personal instructor.

Desafíos

Competiciones estudiantiles

MathWorks ofrece apoyo para competiciones relacionadas con IA, robótica y automoción.

Proyectos de investigación

Descubre ideas nuevas para proyectos de investigación sobre RAS, envía tu proyecto y recibe el reconocimiento de MathWorks:

• Desafío estudiantil con Simulink
• Excelencia en proyectos de innovación de MathWorks

Resumen