CENID, el Centro de Inteligencia digital de la provincia de Alicante, impulsado por la Diputación de Alicante, la Universidad de Alicante y la Universidad Miguel Hernández de Elche, ha continuado trabajando en el desarrollo de un laboratorio remoto educativo con el que los estudiantes de carreras técnicas puedan realizar prácticas en las que controlen robots reales por Internet. De este modo, son capaces de gestionar movimientos mediante una interfaz de usuario Java ejecutada en su ordenador, y visualizar el movimiento mediante webcams.
El proyecto 15 completa de manera satisfactoria los objetivos principales: el uso de las interfaces Javascript desde el smartphone y ampliar las disciplinas de las prácticas
Los avances mostrados han sido extraídos del proyecto número 15, ejecutado durante la anualidad de 2023, donde se aumentaron las posibilidades del laboratorio remoto, a través de la consecución de dos objetivos principales. El primero de ellos es extender la usabilidad y ubicuidad de dicho laboratorio remoto permitiendo su uso desde smartphones con la tecnología Javascript. El segundo objetivo es ampliar las disciplinas en las que se pueden realizar prácticas introduciendo nuevas prácticas y experiencias formativas sobre Inteligencia Artificial y Visión por Computador. Ambos objetivos se completaron de forma satisfactoria.
Respecto a los resultados y conclusiones alcanzadas del primer objetivo, se determinó que las interfaces Javascript, gráficas y muy intuitivas, puedan usarse tanto desde ordenadores como desde dispositivos móviles, permitiendo realizar los experimentos de control desde cualquier lugar y en cualquier momento.
La consecución del otro objetivo resultó en el diseño de nuevas prácticas y experimentos, que se centraron en la estimación del estado de movimiento de dichos robots empleando técnicas de Visión por Computador e Inteligencia Artificial. Las prácticas de Visión por Computador consistieron en el uso de técnicas morfológicas y de extracción de bordes en imágenes digitales para estimar la orientación de los cuerpos del robot. Por su parte, las prácticas de Inteligencia Artificial consistieron en el desarrollo de un novedoso método que permite estimar el estado del robot mediante el entrenamiento de una red neuronal que actúa como observador de su estado. Este nuevo método desarrollado únicamente emplea la mínima información, como los desplazamientos realizados por los actuadores del robot, y las fuerzas ejercidas por dichos actuadores.
