En el desarrollo de los robots de asistencia un reto importante consiste en mejorar la percepción espacial de los robots para la identificación de objetos en diversos escenarios. Para ello, es preciso desarrollar herramientas de análisis y procesamiento de datos de visión estereoscópica artificial. Por esta razón, el presente artículo describe un algoritmo de redes neuronales convolucionales (CNN) implementado en una Raspberry Pi 3 ubicada en la cabeza de una réplica del robot humanoide de código abierto InMoov para estimar la posición en X, Y, Z de un objeto dentro de un entorno controlado. Este artículo explica la construcción de la parte superior del robot InMoov, la aplicación de Transfer Learning para detectar y segmentar un objeto dentro de un entorno controlado, el desarrollo de la arquitectura CNN y, por último, la asignación y evaluación de parámetros de entrenamiento. Como resultado, se obtuvo un error promedio estimado de 27 mm en la coordenada X, 21 mm en la coordenada Y y 4 mm en la coordenada Z. Estos datos son de gran impacto y necesarios al momento de usar esas coordenadas en un brazo robótico para que alcance el objeto y lo agarre, tema que queda pendiente para un futuro trabajo.

Este artículo presenta el diseño y construcción de un vehículo didáctico guiado automáticamente por medio de una aplicación de un dispositivo móvil como plataforma experimental que permita al alumno la fácil evaluación de algoritmos de movimiento y la mejora de su desempeño para el recorrido de trayectorias en condiciones no–holonómicas. El vehículo es de tres grados de libertad, de accionamiento diferencial, con dos llantas montadas en un eje común y movidas separadamente por dos motores. El campo de aplicación de esta plataforma está enfocado al aprendizaje basado en la práctica del control guiado a distancia por medio de la conectividad y la comunicación entre dos dispositivos.