ResumenLos métodos principales para controlar el equilibrio de robots humanoides están basados principalmente en la utilización de indicadores como el "Foot Rotation Point"(FRI), o el "Zero Moment Point"(ZMP). Estos métodos están basados en un control dinámico del equilibrio. Sin embargo, en situaciones estáticas, la visión periférica es una de las principales herramientas de control del equilibrio en seres humanos. Por lo tanto, este proyecto se centrará principalmente en el estudio de los distintos algoritmos que permitan calcular el grado de inclinación del robot, y a futuro, realizar un control de equilibrio estático del robot inspirándose en los seres humanos. En este caso, utilizando la visión artificial del robot a través de imagenes RGB.

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Desde hace tiempo, los seres humanos estamos desarrollando robots que puedan ayudarnos a mejorar nuestra calidad de vida. Esta ayuda puede ofrecerse de distintas maneras, ya sea con la sustitución completa de la persona para eliminar completamente cualquier riesgo o con la idea de compartir distintas tareas. Desde el grupo de investigación RoboticsLab de robots humanoides en la universidad Carlos III de Madrid, estamos empezando a sentar las bases de desarrollo de un robot humanoide con la habilidad de realizar tareas de camarero. Por ello, este investigación es una primera fase, la cual se centra en la búsqueda de un método de teleoperación que nos permita posteriormente enseñar al robot humanoide comportamientos o trayectorias relacionadas con el ofrecimiento de bebidas. Para ello, a través de la cámara Kinect y sus herramientas, hemos desarrollado un algoritmo de teleoperación basado en RPY (rollpitch-yaw) para la obtención de los valores de actuación que a posterior se aplicaran sobre el robot humanoide TEO.