miércoles, 10 de junio de 2009

ROBOTS HUMANOIDES

El término "humanoide" se refiere a cualquier ser cuya estructura corporal se asemeja a la de un humano y se comporte como tal.
Androide es la denominación que se le da a un robot antropomorfo que, además de imitar la apariencia humana, imita algunos aspectos de su conducta de manera autónoma.

Etimológicamente "androide" se refiere a los robots humanoides de fisionomía masculina, a los robots de apariencia femenina se les llama ocasionalmente ginoides, principalmente en las obras de ciencia ficción, aunque en el lenguaje coloquial el término androide suele usarse para ambos casos.

TEMAS DE ESTUDIOS


Control de motores
Planificación del movimiento
Planificación de secuencias de acciones
Inteligencia artificial

Control de motores

Una parte fundamental en el trabajo con un robot es cómo controlar los motores de los que dispone. Hay que calcular parámetros como la corriente necesaria, la tensión, el par…para que nuestro humanoide lleve a cabo las acciones deseadas.


http://robotics.naist.jp/research/naisthandhp_enadj/NAIST-Hand.htm


El circuito de control es el que proporciona las señales a los actuadores dependiendo de las señales obtenidas en los sensores [1]. Las señales procedentes de los sensores pasan a través de una etapa de potencia para proporcionar la corriente necesaria al motor. Esta etapa puede ser un puente en H, que permite el cambio de giro del motor; relés, que manejan mayores corrientes; drivers para motores que permiten cambio de dirección, frenado y manejo de mayores corrientes.

Cabe destacar que los motores utilizados para los robots son fundamentalmente motores de corriente continua o motores paso a paso [2].

  • Los motores de continua suelen controlar los giros de las ruedas. Proporcionan un par proporcional al voltaje de entrada, por lo que son fácilmente regulables. Trabajan en lazo cerrado, para poder controlar el ángulo girado. El control de estos motores puede ser de varios tipos:

 Rectificación controlada por silicio
 Conmutación electrónica
 Modulación de anchura por pulsos (PWM)
 Modulación de frecuencia de pulsos (PFM)

  • Los motores paso a paso giran ángulos muy exactos y su control es de tipo digital. Este tipo de motores trabaja en lazo abierto ya que el giro del eje es conocido. Son normalmente controlados por un microcontrolador, como el HC68 o 8051; o por circuitería integrada específica para el control de estos motores, como el modelo SA1027.
    El Robonova 1 cuenta con un potente microcontrolador Atmel ATMega 128 capaz de controlar toda clase de sensores y dispositivos, además de los servomotores [3]. En otras ocasiones, el control total de un robot se realiza a través de un PC, como en el caso del humanoide Robo-Tek [4].

Planificación del movimiento y de secuencias de acciones

Para poder realizar movimientos semejantes a los de los humanos es necesario elaborar un diseño previo:

 Captura del movimiento humano
 Mapa cinemático →Traducción de los datos del actor humano a datos entendibles por el robot
 Mapa dinámico →Conseguir que los movimientos del humanoide satisfagan la estabilidad al andar y las propiedades de los actuadores
 Simulación
 Experimentación

La captura del movimiento humano es frecuentemente realizada mediante la mioelectricidad [6], que es una señal completamente relacionada con la fuerza muscular [7] y puede ser medida en muchos puntos simultáneamente. Actualmente, la captura del movimiento humano es frecuente en casos donde se quiere crear un personaje ficticio, pero con movimientos casi reales. Un ejemplo lo tenemos en el personaje de Gollum, de El Señor de los Anillos. En la siguiente foto podemos ver cómo se realizó dicha captura.

www.wolfmanproductions.com/images/andy_blue.jpg

Un tema realmente importante en este tipo de robots es la estabilidad. El contacto entre los pies y el suelo es crucial para la locomoción. Sería deseado que la longitud de las piernas del humanoide fuera proporcional al tamaño de los huesos humanos; de lo contrario el resultado serían caídas, pisoteo.

Existen fórmulas matemáticas que relacionan los vectores posición de los pies con constantes cinemáticas [8].

Por otra parte existen métodos de evaluación de similitud entre humanos y humanoides, que se llevan a cabo mediante el estudio de los ángulos de las articulaciones.

Un criterio destacado sobre la estabilidad es el criterio del Punto de Momento Cero (ZMP) de Vukobratovic [9]. El punto de momento cero es un concepto muy importante en la resolución del movimiento de un robot bípedo, como es el caso de los humanoides.

Mantener la estabilidad dinámica no es tarea fácil, ya que el torso del robot tiene más masa e inercia que las piernas, las cuales tienen que soportar todo el peso. El punto de momento cero es aquél en el que la componente tangencial del momento resultante de la inercia, la fuerza de la gravedad y las fuerzas externas es cero [10]. El concepto del momento cero implica el cálculo de las ecuaciones del momento angular, para garantizar que las trayectorias de las articulaciones respetan la estabilidad. Se establece una región de estabilidad, y mientras dicho punto se encuentre dentro de ella no habrá ningún problema. Dependiendo de dónde esté este punto, la estabilidad será mayor o menor.

Como podemos comprobar en la siguiente ilustración, el robot ASIMO de Honda también usa este método de estabilidad.


http://www.honda.co.jp/factbook/robot/asimo/200011/img/04_09.gif

Por otra parte, para el cálculo de trayectorias libres de colisiones existen varias soluciones. Contamos con el algoritmo modificado de marcha rápida (FM3), basado en el FMM (Fast Marching Method), el algoritmo geométrico One Step To Goal (OSG) o el SKD que da soluciones cinemáticas [11]. Es de especial mención el algoritmo FMM, basado en geometría computacional. Puede ser aplicado a problemas de planificación de pasos, extrayendo entre todas las posibles soluciones la que corresponda al paso hacia el camino más corto.
Un ejemplo ilustrativo es el siguiente [12]:

Aquí tenemos la situación inicial (rojo) y la posición deseada (verde).
Se van planteando las cuatro posibles posiciones, la anterior se descarta, y entre las otras tres se busca aquella que se encuentre más próxima a la situación final. De esta forma encontraremos el camino más eficiente.

Existen 5 aspectos fundamentales en la planificación del movimiento: orientación, inclinación, elevación, ladeo y balanceo. Como resultado del estudio de estos aspectos, se obtiene una trayectoria para el centro de masas y otra para la configuración del movimiento de los pies. El problema de coordinar los movimientos de un robot con múltiples grados de libertad se complica a medida que el número de articulaciones y la complejidad de sus maniobras aumentan [13].
Es posible programar explícitamente los movimientos necesarios para que el robot realice una determinada tarea, pero si las tareas se desarrollan en entornos no controlados y/o son de moderada complejidad, esta opción se vuelve inviable [14].
Un enfoque posible es descomponer el problema planificado en planificaciones globales y locales, como sub-problemas más fáciles de resolver. Se usan formas como aproximaciones geométricas para definir el camino. Esto es, se separa el espacio de trabajo 3D en múltiples capas 2D conectadas.
Hay algoritmos en relación a esto, como el STABLE_BFP [15].

El problema de coordinar los movimientos de un robot con múltiples grados de libertad se complica a medida que el número de articulaciones y la complejidad de sus maniobras aumentan [13]. Es posible programar explícitamente los movimientos necesarios para que el robot realice una determinada tarea, pero si las tareas se desarrollan en entornos no controlados y/o son de moderada complejidad, esta opción se vuelve inviable [14]. Un enfoque posible es descomponer el problema planificado en planificaciones globales y locales, como sub-problemas más fáciles de resolver. Se usan formas como aproximaciones geométricas para definir el camino. Esto es, se separa el espacio de trabajo 3D en múltiples capas 2D conectadas.

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial es la ciencia que intenta la creación de programas para máquinas que imitan el comportamiento y la comprensión humana. Los humanoides requieren de una extraordinaria dotación en cuanto a inteligencia artificial se refiere, ya que se desea, cada vez más, que se asemejen todo lo posible a los humanos.

Un punto notable en relación a este tema son los algoritmos genéticos. Un algoritmo genético (AG) es una técnica de programación que imita a la evolución biológica como estrategia para resolver problemas [16]. Dado un problema a resolver, la entrada del AG es un conjunto de soluciones y una función que nos permite evaluar a cada solución candidata. Estas candidatas pueden ser correctas, aunque suelen ser generadas aleatoriamente.

http://eddyalfaro.galeon.com/geneticos.html


La mayoría de las soluciones, al ser generadas de forma aleatoria, no funcionarán y serán eliminadas. Sin embargo, por puro azar, unas pocas pueden ser prometedoras. Estas candidatas prometedoras se conservan y se realizan múltiples copias de ellas, pero las copias no son perfectas; se introducen cambios aleatorios durante el proceso de copia. Este proceso se repite una y otra vez, pudiendo encontrar soluciones muy buenas al problema. Estos algoritmos han demostrado ser una estrategia enormemente poderosa y exitosa para resolver problemas. Las soluciones que se encuentra son, a menudo, más eficientes, elegantes y complejas que las que puede proporcionar un ingeniero humano.


Como ejemplo tenemos el caso de David Andre y Astro Teller, que inscribieron en una liga de fútbol un equipo formado por robots programados mediante algoritmos genéticos. Les proporcionaron unas funciones primitivas como girar, moverse, tirar…La función que utilizaron para evaluar a las soluciones candidatas proporcionaban unos objetivos cada vez más importantes: acercarse a la pelota, golpear la pelota, conservarla, marcar goles y ganar el partido. No se suministró ningún código para enseñar específicamente al equipo cómo conseguir estos objetivos.

Programación

Escribir programas para robots es una tarea complicada, porque los robots son sistemas complejos.

Una aplicación de un robot móvil debe estar pendiente de varias fuentes de actividad y objetivos a la vez.

Un programa de un robot tiene que atender a muchas cosas simultáneamente: recoger nuevos datos de varios sensores, refrescar la interfaz gráfica, enviar periódicamente consignas a los motores, enviar o recibir datos por la red, etc. Por ello las aplicaciones de los robots suelen ser concurrentes, y por lo tanto bastante complejas. Los S.O. de los robots más avanzados incorporan mecanismos multitarea y de comunicación interprocesos [18].

Aunque hay casos de programación funcional y lógica de robots, los lenguajes más utilizados con los genéricos. La parte específica de robótica se encapsula en bibliotecas u objetos particulares. También ha habido intentos de establecer lenguajes específicos para robots, como Task Description Language (TDL) o Reactive Action Packages (RAP).

La incorporación del ordenador personal como procesador principal ha abierto el paso a lenguajes de alto nivel: Java, C, C++, Visual Basic, C#, etc. Uno de los lenguajes actualmente más extendidos es C por su potencia expresiva y rapidez. En cuanto a la simulación se refiere, se disponen de muchas herramientas que permiten simular los movimientos de robots con gran precisión y elegancia.

Un ejemplo de programación y simulación de un humanoide con Matlab es el siguiente. Se puede comprobar que no es una tarea sencilla, ya que existen multitud de bloques, pero se obtiene un trabajo muy logrado e imágenes muy realistas.

http://loslocosrh.blogspot.com/

EVOLUCION HISTORICA

Si bien en principio los modelos analizados son prácticamente todos japoneses, no hay que olvidar que hay humanoides de interesantes características desarrollados en los EEUU por el MIT, en Canadá por Dr. Robot, en Corea del Sur por el KAIST o el KIST, en Suecia por la Universidad Chalmers, en China por el CMST, etc.

El robot ELEkTRO fue presentado en la feria mundial de Nueva York.
podría caminar por comando de voz, hablar (usando un tocadiscos de 78-rpm),podia fumar, volar globos, y mover la cabeza y los brazos.

1938


El E0 fue el primer intento de Honda de crear un robot humanoide que anduviera. Este robot era capaz de andar en línea recta poniendo una pierna después de la otra, sin embargo andaba muy despacio necesitando de cinco segundos entre cada paso.



El E1 es un prototipo que andaba en un paso estático a 0,25 Km/h con una cierta distinción entre el movimiento de las dos piernas.

El E2 de Honda tuvo el primer movimiento dinámico a 1,2 Km/h, imitando la manera de andar de los humanos.

El E3 logró una velocidad de 3 Km/h sobre superficies planas, pero todavía era necesario realizar el siguiente avance: lograr un paso rápido y estable sobre cualquier tipo de superficie sin que esto implicara la caída del robot. La investigación en los robots de la primera serie E empezó en 1986 y finalizó cinco años después.



El Shadow Walker, mide 160 cm y en su torso están las válvulas de control, electrónica e interfaces con el computador. Su propósito es el de ayudar con la investigación y desarrollo para nuevos diseños y técnicas sobre equilibrio y locomoción humana.


En el E4 Honda incrementó la longitud de la rodilla a 40 cm para simular la rápida velocidad del paso humano a 4,7 Km/h.

El E5 fue el primer robot de locomoción autónoma de Honda.



Con el modelo E6 Honda por fin consiguió control autónomo del equilibrio en situaciones en las que el robot subía y bajaba escaleras, rampas o evitaba obstáculos. El siguiente paso una vez logrado esto es unir las piernas al resto del cuerpo y crear un robot humanoide.



El P1 fue el primer prototipo con forma humana de Honda. Éste disponía ya, no sólo de dos piernas, si no de cuerpo y extremidades superiores. Era capaz de encender y apagar interruptores, agarrar los pomos de las puertas y llevar objetos. La investigación sobre el P1 comenzó en 1993 y finalizó cuatro años después.



El P2 fue el primer robot humanoide bípedo autorregulable del mundo. Su torso contiene un computador, motores, la batería, una radio inalámbrica y otros controles necesarios para permitir el control inalámbrico. El P2 es capaz de andar de manera autónoma, subir y bajar escaleras y empujar carretillas, todo esto realizado de una manera independiente, sin cables.



El P3 fue el primer robot humanoide bípedo, imitador de la forma de andar humana, completamente independiente. Fue finalizado en 1997. La altura y peso del P3 se redujeron considerablemente gracias al cambio de los materiales empleados así como el hecho de descentralizar el sistema de control. Su pequeño tamaño lo hace mejor adaptado a los entornos de trabajo humanos.


Hadaly-2 puede reconocer su entorno gracias a su visión, es capaz de conversar debido a su capacidad para generar voz así como reconocerla y se puede comunicar de una manera no sólo vocal sino física. Además, dispone de un imponente sistema motriz, desplazando sus 2,7 metros de altura gracias a sus ruedas.

El HRP-1S es similar en forma y tamaño al Honda P3 y fue el primer robot públicamente demostrado de las series HRP. Además de la habilidad de andar, posee una sofisticada coordinación de las extremidades superiores lo que le permite utilizar herramientas humanas e incluso operar maquinaria pesada.

A continuación analizamos la evolución sufrida por el robot de Honda ASIMO desde el año 2000 hasta nuestros días.

ASIMO (Año 2000) ASIMO, el robot humanoide más avanzado del mundo hace su debut en el año 2000. El nombre ASIMO proviene de Advanced Step in Innovative MObility, es pronunciado "ashimo" en japonés y significa "piernas también". Este menudo robot es el resultado de catorce años de investigación por parte de Honda en la mecánica de la locomoción bípeda. Cerca de 40 de los 2000 modelos que existen del ASIMO están dando la vuelta al mundo mostrando su potencial en actos promocionales.


ASIMO X2 (Año 2002) El ASIMO X2 posee un avanzado sistema de reconocimiento facial añadido a sus capacidades de reconocimiento por voz y gestos. Este avance es el resultado de la colaboración en la investigación con científicos en el Instituto de Robótica CMU.


ASIMO (Año 2004) En Diciembre de 2004 Honda introdujo una nueva versión de ASIMO que además de mejorarlo en su diseño exterior, y aumentar su autonomía, también permitía que ASIMO corriera a 3 Km/h. Otro importante añadido fue la incorporación de pulgares opuestos en sus manos pudiendo así coger objetos además de sentir la fuerza ejercida cuando una persona cogía su mano. Todo esto añadido a la capacidad de ASIMO de navegar en su entorno sin tener que repetidamente reconstruir un mapa interno, distinguir gente de obstáculos, y su habilidad para reconocer voces, caras, y gestos permitieron que ASIMO se acercara mucho a una posible viabilidad comercial.


ASIMO (Año 2005) Los modelos anteriores de ASIMO existen como una muestra de la impresionante capacidad de Honda es sus avances en robótica en está última década pero no tienen gran utilidad aparte de en presentaciones de entretenimiento o investigación. El nuevo ASIMO 2005 se crea para aplicaciones profesionales tales como repartir café, entregar mensajes, empujar carritos, etc., además de su nueva capacidad de correr a la nada desdeñable velocidad de 6 Km/h. Esto ha hecho que Honda empiece a "contratar" ASIMOs como recepcionistas en sus oficinas principales, para después comenzar alquilarlos a otras empresas por aproximadamente 200.000€ al año.


Para permitir a ASIMO funcionar en un entorno de oficina, Honda ha desarrollado una tarjeta de telecomunicación. Esta tarjeta almacena e inalámbricamente comunica información del personal, así ASIMO puede reconocer unívocamente a sus compañeros de trabajo, además de aplicar otros reconocimientos faciales o por voz para confirmar su identidad. El hecho de que ASIMO detecte la fuerza ejercida sobre sus brazos le permite aplicar presión en los carros mientras los equilibra, o coger las manos de una persona y permitir que ésta le guíe en su movimiento.

Por todo esto es obvio que ASIMO no es un juguete, está desarrollado para ser un ayudante para los humanos. Es decir, para trabajar en casa, ayudar a los ancianos, empujar a personas postradas en silla de ruedas, etc. Por último comentar que la altura de ASIMO es tal que permita establecer una comunicación cara a cara con una persona sentada en una silla, además de poder hacer su trabajo sin parecer demasiado grande y amenazante.


Sony presentó el SDR-3X en Noviembre del 2000. Gracias a la sincronización de movimientos de las 24 uniones de su cuerpo, este robot puede realizar movimientos básicos tales como andar, cambiar de dirección, levantarse, mantener el equilibrio sobre una pierna, golpear una pelota o incluso bailar. El SDR-3X utiliza dos procesadores RISC para “pensar” y controlar el movimiento.


El prototipo HRP-2, alias P-Chan, fue el primer robot de tamaño humano capaz de tumbarse y levantarse de nuevo. Esto lo logra gracias a un torso flexible, análogo a lo visto en los nuevos modelos de ASIMO.

El SDR-4X, además del reconocimiento de imágenes, sonido, tecnologías de síntesis de sonido, comunicación y movimiento, la tecnología de control basada en memoria está incluida en este robot para enrriquecer la comunicación con los humanos. Este robot puede reconocer a una persona gracias a un procesado de imagen de su cara capturadas por las cámaras a color, así como la procedencia de un sonido gracias a los siete micrófonos situados en el interior de su cabeza. El hecho de poseer integrada tecnología Wireless en entornos LAN, le permite sincronizar información con un PC de manera remota, con lo cual puede ir actualizando sus capacidades de reconocimiento vocal gracias a la posibilidad de ir añadiendo nuevo vocabulario a su memoria.


El HRP-2 incorpora un nuevo sistema de visión 3D llamado VVV (Visión Volumétrica Versátil) que sustituye a la configuración típica de una única cámara en la cabeza por cuatro a color y de precisión. Este hecho no sólo mejora la visión del robot, si no que le permite ver con mucho mayor grado de detalle y ampliar su campo de visión. Además del sistema VVV, se incorporó un sistema láser de medida de distancias lo que permite al HRP-2 construirse un mapa bidimensional en comparación con el de la entrada del sistema VVV, pudiendo así rápidamente evitar obstáculos incluso cuándo éstos han sido movidos.


Sony hizo debutar a QRIO, el ápice de su proyecto SDR, en Septiembre de 2003. Este robot incluye una red wireless, capacidad para lanzar pelotas, reconocimiento de cara y voz, visión estereoscópica, la capacidad para evitar obstáculos, dedos independientes totalmente funcionales y mapeo visual. La mayor virtud de QRIO es su extremadamente avanzado sistema de equilibrio que le permite andar por terrenos inestables o tambaleantes. Además si QRIO se cae responde poniendo los brazos para amortiguar la caída tal como lo haría un humano. A finales del 2004, 100 QRIO’s estaban en existencia alrededor del mundo.

El PARTNER es capas de tocar la trompeta, ya que tiene la capacidad de mover sus labios como los de un ser humano con 1.80m de altura, esto le permite cargar a una persona de un lugar a otro que fue el motivo de su creacion para ayudar a las personas de la 3ª edad.

El EINSTEIN HUBO ó ALBERT HUBO, es capaz de ir a pie, agitando las manos, inclinarse, hacer incluso el lenguaje de señas y hacer gesticulaciones.

LA ROBOTICA EN LA ACTUALIDAD

Existe una gran esperanza, especialmente en Japón, de que el cuidado del hogar para la población de edad avanzada pueda ser desempeñado por robots.[14] [15]

Los robots parecen estar abaratándose y reduciendo su tamaño, una tendencia relacionada con la miniaturización de los componentes electrónicos que se utilizan para controlarlos. Además, muchos robots son diseñados en simuladores mucho antes de construirse y de que interactúen con ambientes físicos reales. Un buen ejemplo de esto es el equipo Spiritual Machine,[16] un equipo de 5 robots desarrollado totalmente en un ambiente virtual para jugar al fútbol en la liga mundial de la F.I.R.A.[17]

Además de los campos mencionados, hay modelos trabajando en el sector educativo, servicios (por ejemplo, en lugar de recepcionistas humanos[18] o vigilancia) y tareas de búsqueda y rescate.
PROYECTOS EN MARCHA

Proyecto Autómata Abierto. El propósito de este proyecto es desarrollar software modular y componentes electrónicos, desde los cuales sea posible ensamblar un robot móvil basado en una computadora personal que pueda ser utilizado en ambientes de casas u oficinas. Todo el código fuente es distribuido bajos los términos de la Licencia Pública General (GNU).
ASIMO. Proyecto de robot humanoides de Honda.

[1] Construcción de un robot seguidor de línea. J.E. Barco, L.E. Imbacuan, G.D. Ordoñez. Universidad de Nariño. http://www.udenar.edu.co/contenido/comunicados/images/ROBOT%20SEGUIDOR%20DE%20LINEA.pdf
[2] El control de motores para los microrrobots. Felipe Antonio barreno Herrera. http://www.depeca.uah.es/alcabot/seminario2006/Trabajos/FelipeBarrenoHerrera.pdf
[3] Robot humanoide Robonova 1 montado. http://www.superrobotica.com/S300405.htm
[4] El robot humanoide de Zacatepec. http://hypatia.morelos.gob.mx/No16/Notas/Robotek/robot.htm
[5] The Design and Implementation of Arm Wrestling Robot. Quanjun Song, Yuman Nie, Liankui Qiu, Jianhe Lei y Yunjain Ge. Proceedings of the 6th Congress on Intelligent Control and Automation, 21 – 23 Junio, 2006, Dalian, China.
[6] Humanoid Control Method Based on Human Knack for Human Care Service. Yuichiro Kawamura, Yoshiyuki Sankai. Doctoral Program in Engineering. Institute of Engineering Mechanics and Systems. University of Tsukuba, Ibaraki, Japan.
[7] Perry, Berkey, “EMG – force relationships in skeletal muscle”, CRC Crst Rev Biomed Eng 7, pp. 1-22. 1981.
[8] Design of Humanoid Complicated Dynamic Motion Based on Human Motion Capture. Qiang Huang, Zhaoqin Peng, Weimin Zhang, Lige Zhang y Kejie Li. Department of Mechatronic Engineering, Beijing Institute os Technolegy. Beijing, China.
[9] M. Vukobratovic, D. Juricic. “Contribution to The Synthesis of Biped Gait”, IEEE on Bio-Medical Engineering. Vol. BME – 16, No. 1, pp. 1-6, 1969.
[10] Digital Human Modeling and Virtual Reality for FCS. Dynamic Motion Prediction of Gait and Lifting. Hyung Joo Kim, Emily Horn, YuJiang Xiang, Karim Abdel Malek y Jsabir S. Arora. http://www.digital-humans.org/Report2004/Documents/07-MotionDynamics.htm
[11] RH0 Humanoid Robot Bipedal Locomotion and Navigation Using Lie Groups and Geometric Algorithms. Jose M. Pardos, Carlos Balaguer. Universidad Carlos III de Madrid.
[12] Motion planning for robots, digital actors and other moving objects.
http://ai.stanford.edu/~latombe/cs26n/home.htm
[13] Robin R. Murphy. Introduction to AI Robotics. A. Bradford Book, MIT Press Cambridge Massachussets. London, England.
[14] Formalización de maniobras en robots con múltiples grados de libertad como sistemas multiagente. José Antonio Martín H., Javier Alonso Ruiz. Instituto de Automática Industrial, C.S.I.C. Madrid.
http://ma.ei.uvigo.es/desma2004/articulos/Desma2004_Alonso.pdf
[15] Planning Humanoid Motions with Striding Ability in a Virtual Environment. Tsai-Yen Li, Pei-Zhi Huang. Computer Science Department, National Chengchi University. Taipei, Taiwan, R.O.C
[16] Algoritmos genéticos y computación evolutiva. Adam Marczyk.
http://the-geek.org/docs/algen/
[17] El programa General Learner (programa que aprende)
http://www.intelligent-systems.com.ar/intsyst/genlearnSp.htm

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