Objetivo: Construir un sistema robótico para la exploración y el mapeo de entornos interiores de trabajo con una arquitectura y una metodología de diseño propia.  Metodología: Se definió una arquitectura y un diseño en la parte de hardware y en la parte lógica. En la parte lógica, se utilizó una representación del entorno basada en celdas de ocupación y una arquitectura de control fundada en comportamientos que fue implementada a través de un control fuzzy. Resultados: Se probó la plataforma robótica en escenarios estructurados como pasillos y salones. Su efectividad se comprobó mediante mapas construidos en un aplicativo desarrollado en Matlab. Conclusiones: Se demostró la capacidad de la plataforma robótica para construir mapas de su entorno de forma explícita, que, aun cuando pueden resultar más demandantes en lo computacional, permite una representación precisa y comprensible.

Introduction. In this article, we address the problem in which a Multi-robot System (MRS), conforming a Mobile Ad-hoc Network (MANET), has to reach a given goal while maintaining a connected topology with a fixed Base Station (BS). Objective. To design a connectivity control reactive algorithm for a MRS in a goal seek mission. Materials and Methods. Based in the work proposed in (Antonelli, Arrichiello, Chiaverini, & Setola, 2006), an algorithm is proposed that incorporates a Depth First Search (DSF) and implements a set of behavior-based task functions. Moreover, robots can take the role of explorers or relays. Results. The algorithm is validated through computer simulations in a scenario like the one found in (Antonelli, Arrichiello, Chiaverini, & Setola, 2006), but varying the position of the goal. Results show the affectivity of the proposed algorithm. Conclusions. Improvements included in the proposed algorithm provide better flexibility and robustness by allowing the robots to take different roles. Furthermore, the MRS connectivity is maintained even if the goal is farther than the distance it can reach.

This paper presents a behavior fuzzy coordination scheme for a mobile robot platform. The control architecture is composed of three basic behaviors: obstacle avoidance, left wall following and right wall following. The mechanism of fusion behavior was performed on a weighting system that acquires information from the environment and calculates fuzzy dynamic weighting factors adjusted to the region in which the robot travels. These factors influence the output of each behavior giving strength to the most appropriate action according to the current situation of the environment. Subsequently, the weighted outputs of each behavior are normalized by the command fusion, achieving a cooperative solution to meeting the robot navigation target.Keywords-fuzzy control, behavior based fuzzy control architecture, mobile robotic, obstacle avoidance, tracking behavior, behavior coordination, artificial intelligence. I. INTRODUCCIÓNNA de las estrategias de solución para el problema de la navegación local en robots móviles ha sido la implementación de esquemas de control basado en comportamientos. En estos se han implementado comportamientos tales como la evasión de obstáculos [1]-[4], seguimiento de paredes [5]-[7] y búsqueda de metas [8], [9] los cuales ayudan a cumplir la tarea de navegación del robot.Cuando se implementan varios de estos comportamientos en un robot móvil surge el problema de la selección, el cual fue planteado por Pattie Maes [10], [11] y se define en cómo un agente robótico debe seleccionar la acción más relevante cuando se encuentra en un estado particular del entorno.Una estrategia inicial a la solución de este problema fue propuesta por Brooks [12],[13] mediante un esquema de jerarquización de los comportamientos en el cual, para una percepción en particular del entorno, el comportamiento de mayor jerarquía subsume o anula aquellos de menor jerarquía. La arquitectura propuesta por Brooks ha sido ampliamente implementada en sistemas robóticos y se conoce como la arquitectura de subsunción. Esta arquitectura se clasifica como un método competitivo y se constituye como el método más simple para la coordinación de comportamientos, dando una rápida respuesta; sin embargo presenta desventajas tales como

Este artículo describe los procesos de diseño y construcción de un equipo biomédico IoT para el monitoreo de la presión arterial de pacientes en su lugar de residencia. El equipo, de fácil operación, puede ser usado directamente por el paciente después de recibir una breve instrucción por parte del personal sanitario. De esta manera se reducen los estados de agitación y estrés que suelen afectar esta variable fisiológica. En la construcción del prototipo se incorporan seis etapas de diseño que van desde la circuitería electrónica requerida para la captación y acondicionamiento analógico de la señal, hasta la inter-conectividad de dispositivos y transferencia de datos a la nube que propone el modelo IoT. Las pruebas y experimentos de validación sugieren que el prototipo cuenta con el potencial de brindar una solución al monitoreo de la presión arterial en el hogar, reduciendo los desplazamientos de los pacientes a los centros hospitalarios.

Objetivo: Proponer un modelo de medición dentro de una arquitectura IoT, con el fin de establecer qué características de calidad son las más convenientes y necesarias para la red de objetos tomando como referencia el modelo jerárquico ISO/IEC 25000 de calidad del software. Metodología: Para el diseño del modelo se realizó una revisión sistemática de literatura que permitió obtener evidencias desde artículos científicos almacenados en repositorios digitales para poder cuantificar los atributos de calidad y determinar las métricas ideales. Como punto de partida se realizaron una serie de preguntas de investigación y una encuesta a un grupo de expertos con conocimiento en IoT para determinar que características y subcaracterísticas de calidad cumplen con los requisitos necesarios. Resultados: Se evidencio que los resultados y resolución de preguntas de investigación planteadas al igual que la encuesta realizada por el grupo de expertos para la validación del modelo responden a los criterios necesarios para un modelo de calidad. Además, con la finalidad de facilitar el entendimiento del modelo que aquí se propone, se realiza una representación gráfica por medio de esquemas preconceptuales. Conclusiones: Por ultimo, este modelo incluye métricas externas para medir atributos de características de calidad en cualquier área del IoT.