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Ampliar la cantidad de entradas de Arduino

Para expandir la capacidad de entradas digitales se utilizan registros de desplazamiento (Shift Register en inglés) con entradas en paralelo y salida serie.

Para este ejemplo, utilizamos tres pines digitales de la placa Arduino en conjunto con el circuito integrado 74HC165 (puede ser, también, 74LS165), que nos aportará 8 entradas.

Diagrama de pines:

Se pueden conectar varios de estos chips en cadena, lo que le nos aporta 16, 24, 32 o más entradas, sin usar ningún pin digital adicional de Arduino, simplemente conectando la salida QH de un registro a la entrada de datos serie SER del otro.

En el diagrama que sigue se ve cómo es la conexión completa de dos 74HC165. Los conjuntos de llaves de corredera, llamados DIP Switch en inglés, representan a las diversas entradas que se podrían ingresar. Si son llaves que se cierran (pulsadores, microswitches, relés, salidas de colector abierto), corresponde el circuito tal como se lo ve, con un resistor de polarización (pull-up) conectado a +5V. Si se trata de salidas digitales de otros chips y placas con salidas compatible con lógica TTL, no es necesario colocar el resistor.

Con línea de puntos se indica la conexión para continuar la cadena indefinidamente. La señal CLK (pata 2) va unida entre chips, e igual la señal SH/LD (pata 1), con la única salvedad de que hay que leer la hoja de datos del microcontrolador (según cuál sea) para saber cuántas entradas de este tipo de chip TTL HC se le pueden conectar a una salida digital de Arduino.

La tabla que sigue, y el diagrama interno del chip, los agrego para ofrecer más información y mejor comprensión del funcionamiento. Se pueden encontrar más detalles en su hoja de datos.

Diagrama de tiempo

La señal SH/LD se mantiene en ALTO durante las operaciones de desplazamiento. Un pulso a BAJO en este pin ingresa nuevos datos desde las entradas al registro de desplazamiento. Cuando el pulso vuelve a ALTO, queda todo dispuesto para aplicar pulsos de CLK y desplazar uno a uno los bits del registro hacia la salida serie QH. Si hemos usado un solo chip 74HC165, con 8 pulsos se habrán leído todas las entradas a través de QH (luego de haberlo conectado a una entrada digital del Arduino). Cada chip adicional requiere 8 pulsos más. En los programas se puede entender claramente cómo se ingresan los datos a variables dentro de nuestro microcontrolador.

Leer una de las entradas del 74HC165 – Diseño del programa:

■ Se aplica un pulso de alto a bajo y luego de regreso a alto en SH/LD, y así las entradas ingresan al registro de desplazamiento (condición “LOAD”, o de carga).

■ Aplicar a la salida CLK la cantidad de pulsos necesarios, desplazando los datos, para que el bit que deseamos leer quede ubicado en la línea de salida QH.

■ Leer el valor del pin digital de entrada del Arduino.

Primer programa de prueba

Este programa lee de a un pin e indica su estado en el LED incluido en el Arduino UNO, pin 13 = LED_BUILTIN. Para determinar qué entrada queremos leer para conocer su estado, se lo indicamos tipeando los números 1 a 8 desde el teclado de la computadora a la que esté conectado el Arduino por USB.

Incluso, usando comparaciones con IF se podría elegir como comando cualquier caracter. Puede ser “a”, “b”, “c”, o “A”, “B”, “C”, o lo que usted elija. Si la entrada proviene de sensores de puertas o ventanas abiertas, o de luces encendidas, se puede usar, por ejemplo, “C” para cocina, “B” para baño, “P” para pasillo, “p” para patio, “E” para entrada, “H” para una habitación y “h” para otra habitación. Y así. Además, estas letras de comando se pueden enviar a través de un módulo Bluetooth HC-06 o HC-05 y controlar desde el teléfono celular, recibiendo la respuesta por el mismo medio.

En este programa —para simplificar— se eligió tipear un número desde el teclado para leer cada entrada. Lo más interesante es la función que lee las entradas y las desplaza hacia la salida. Se le envía como parámetro un valor numérico y entero de 1 a 8, y devuelve un 1 o un 0 según el estado de la entrada. No es difícil ampliar el código hasta la cantidad de entradas que desee.

Agregando esta función a su programa, puede usarla del modo que usted quiera.

Utilizamos este circuito, que es el mismo que servirá para todos los programas excepto el de manejo por SPI, que requiere conectar dos señales del circuito a las entradas MOSI y SCLK de esta interfaz, como luego veremos.

Disculpen si tiene un aspecto un poco antiestético, pero ocurre que es difícil cablear un conjunto de llavecitas DIP al chip 74HC165 con el programa de dibujo sin hacer cruces de cables, y que sea todo visible. Ya verán en la foto que el circuito real, en la protoboard, quedó más prolijo.

Programa para leer de a una entrada

 


 
Segundo ejemplo: ingresar todas las entradas a variables

El siguiente programa permite listar en el Monitor Serie el estado de los pines de entrada del circuito del ejemplo, o de una cadena de chips para ampliar 16, 24, 32 o más entradas. Tampoco necesita biblioteca. El listado se actualiza cada vez que cambia una entrada. Los comentarios explican en detalle su funcionamiento.

El Monitor Serie mostrará este mensaje, y se renovará cada vez que se cambie el valor de una entrada.


 


 
Biblioteca ShiftIn

Esta es una biblioteca que permite leer 8 o más entradas. Y también, si bien la biblioteca tiene una función que define 4 pines, se pueden usar sólo 3 pines al Arduino. Además, se puede conectar en cadena varios registros de desplazamiento utilizando la misma cantidad de pines digitales, o sea 3. El cableado es con la misma configuración que en el diagrama de protoboard mostrado arriba.

Instalación fácil (importar zip)

La forma más fácil de instalar esta biblioteca es descargar la última versión y luego importarla. No tiene que descomprimirlo. Simplemente abra su IDE de Arduino y navegue a Programa > Incluir Librería > Añadir Biblioteca .ZIP… y luego seleccione el archivo zip, que puede bajar desde aquí.

Instalación manual

Por supuesto también se puede instalar esta biblioteca manualmente. Para hacerlo, descargue la versión más reciente y descomprímala. Luego tiene que copiar la carpeta ShiftIn (NO la carpeta ShiftIn-x.y.z) y colocarla en la carpeta de la biblioteca Arduino:

Windows: Documentos\Arduino\libraries\
Mac and Linux: Documents/Arduino/libraries/

Después de esto solo hay que reiniciar el IDE de Arduino.

Uso de ShiftIn

Si ha instalado esta biblioteca, puede incluirla navegando a Programa > Incluir Librería > ShiftIn. Esto agregará la línea #include <ShiftIn.h> a su programa (por supuesto, también puede escribir esta línea manualmente).

Ahora se puede usar esta biblioteca:

Los datos en el Monitor Serie se verán así:

Si usted necesita usar dos shift registers, sólo tiene que cambiar la declaración de ShiftIn<1> shift; a ShiftIn<2> shift;, y así sucesivamente.

El diagrama para 2 chips – 16 entradas es este:

Detalle de las funciones de la biblioteca ShiftIn

Dependiendo de la cantidad de chips, esta biblioteca utilizará diferentes tipos de datos. Si solo está utilizando un chip, el tipo ShiftType será un unsigned byte (uint8_t). Para dos chips será un unsigned int (uint16_t). Para tres o cuatro chips será un unsigned long (uint32_t) y para 5 a 8 chips será un unsigned long long (uint64_t). La biblioteca todavía no maneja más de ocho chips.

Esta función debe ser llamada en la función de configuración. Se utiliza para indicar a la biblioteca los pines que debe usar.

void begin(int ploadPin, int clockEnablePin, int dataPin, int clockPin)

GetPulseWidth() define el retardo para el pin de clock en microsegundos. Este valor está fijado en 5 us y en general no habrá necesidad de cambiarlo, aunque teniendo en cuenta el tiempo de programa transcurrido entre la ejecución de el inicio del pulso y de su final, puede ser tan pequeño como 1 us, incluso 0.

uint8_t getPulseWidth()
void setPulseWidth(uint8_t value)

Retorna la cantidad de entradas (bits en el estado)
uint16_t getDataWidth()

Retornan VERDADERO si ha cambiado alguna entrada durante la última lectura.
boolean hasChanged()
boolean hasChanged(int i) // lo mismo de arriba, pero solo para la entrada i

Retornan el estado completo del actual y el último grupo de bits
ShiftType getCurrent()
ShiftType getLast()

Retornan el estado de una sola entrada en el grupo actual de bits y el último grupo de bits
boolean state(int i)
boolean last(int i)

Indica cuando una entrada ha cambiado. En el ejemplo de los esquemas, se ha presionado o se ha soltado un pulsador
boolean pressed(int id) // no estaba presionado en la última lectura, pero ahora sí
boolean released(int id) // estaba presionado en la última lectura, pero ahora fue liberado

Esta función (la función para actualizar) debe ser llamada una vez por cada grupo de bits. Leerá todos los valores de los shift registers y retornará el nuevo estado.
ShiftType read()

Esta función es básicamente la misma que la función read, pero retorna VERDADERO si ha cambiado de estado alguna entrada, y FALSO en el caso contrario
boolean update()
 


 
Ingresando datos por SPI

Conectando el 74HC165 a la interfaz SPI se puede leer rápidamente 8 entradas digitales, ingresando los 8 bits en una sola instrucción de SPI. Se los puede encadenar para leer 16, 24, 32 o más entradas a la vez.

Podría usarse, por ejemplo, para examinar la configuración de un interruptor DIP de 8 interruptores (donde se fijaría la configuración del dispositivo).

En el 74HC165 se tiene que pulsar el pin de “cargar” (pin 1 del chip) para que el registro ingrese las entradas externas en sus registros internos.

La habilitación del chip, en esta prueba, es fija. El pin de activación de chip (/CLK INH) está a tierra, ya que el chip también puede funcionar estando siempre habilitado. Tenga en cuenta que la línea MISO siempre está activa, por lo que no es posible compartir este chip con otros dispositivos SPI utilizando el hardware SPI. Se puede solucionar agregando un circuito selector, pero no lo describiré en este artículo ya que si necesita usar otro dispositivo SPI, puede utilizar los otros ejemplos de programa, sin necesidad de SPI.

Código de programa

Es fácil de leer desde el registro. La biblioteca SPI se ocupará de todo.

Los pasos importantes son (dentro de la función de bucle):

1. Aplique un pulse al pin de carga paralela para cargar el registro desde las entradas.
2. Haga una transferencia SPI para leer el registro del chip.

Si desea leer más de 8 interruptores, simplemente use más registros, conecte en paralelo los pines 1, 2 y 15 de los chips, y la salida de cada chip “anterior” en la secuencia (QH) a la entrada del siguiente (SER).

Para leer cuatro bancos de interruptores, se cambia la sección de lectura del programa:

digitalWrite(LATCH, LOW);
digitalWrite(LATCH, HIGH);
bancoEntradas1 = SPI.transfer(0);
bancoEntradas2 = SPI.transfer(0);
bancoEntradas3 = SPI.transfer(0);
bancoEntradas4 = SPI.transfer(0);

NOTA: OBSERVE QUE HAY QUE CAMBIAR, EN EL DIAGRAMA DEL PROTOBOARD DE ARRIBA, LOS PINES QUE IBAN A SALIDA DIGITAL 11 Y SALIDA DIGITAL 12 DEL ARDUINO. LA CONEXIÓN QUE ESTABA EN 12 SE DEBE PASAR A 13, Y LA QUE ESTABA EN 11 SE DEBE PASAR A 12.

Resultados en Monitor Serie. Muestra una indicación del estado al inicio, y luego lista cada cambio que se produce en las entradas:


 


 
Otras opciones

Por último, existen dos librerías relacionadas, llamadas bitBangedSPI y bitBangedSPIfast, que permiten operar las múltiples entradas desde 74HC165 con un SPI implementado por software, y dejar libre el módulo SPI de hardware para otros dispositivos. Entiendo que es lo que hicimos con los programas de ejemplo anteriores, pero les dejo la inquietud de investigarlos y probarlos.


Dando sentido del tacto a los robots

La tecnología GelSight permite a los robots medir la dureza de los objetos y manipular herramientas pequeñas

Hace ocho años, el grupo de investigación de Ted Adelson en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) de MIT reveló una nueva tecnología de sensores, llamada GelSight, que utiliza el contacto físico con un objeto para proporcionar un mapa tridimensional notablemente detallado de su superficie.

Ahora, al montar sensores GelSight en las pinzas de los brazos robóticos, dos equipos del MIT le han dado a los robots una mayor sensibilidad y destreza. Los investigadores presentaron su trabajo en dos artículos en la Conferencia Internacional sobre Robótica y Automatización.

En un artículo, el grupo de Adelson usa los datos del sensor GelSight para permitir que un robot juzgue la dureza de las superficies que toca, una habilidad crucial si los robots domésticos deben manejar objetos cotidianos.

En el otro, Robot Locomotion Group de Russ Tedrake en CSAIL utiliza sensores GelSight para permitir que un robot manipule objetos más pequeños de lo que era posible antes.

El sensor GelSight es, de alguna manera, una solución de baja tecnología para un problema difícil. Consiste en un bloque de elastómero transparente, el “gel” en el nombre de sensor, una cara del cual está recubierta con pintura metálica. Cuando la cara cubierta de pintura se presiona contra un objeto, se ajusta a la forma del objeto.

La pintura metálica hace que la superficie del objeto sea reflectiva, por lo que su geometría se vuelve mucho más fácil de inferir para los algoritmos de visión de computadora. Montados en el sensor opuesto a la cara recubierta de pintura del bloque elástico, hay tres luces de colores y una sola cámara.

“[El sistema] tiene luces de colores en diferentes ángulos, y luego tiene este material reflectivo, y al mirar los colores, la computadora … puede descubrir la forma 3D y qué es esa cosa”, explica Adelson, profesora de Ciencias de la Visión en el Departamento de Cerebro y Ciencias Cognitivas.

En ambos conjuntos de experimentos, se montó un sensor GelSight en un lado de una pinza robótica, un dispositivo parecido a la cabeza de una pinza pero con superficies de agarre planas en lugar de puntas puntiagudas.

Puntos de contacto

Para un robot autónomo, medir la suavidad o dureza de los objetos es esencial para decidir no solo dónde y qué tan difícil es agarrarlos, sino también cómo se comportarán cuando los mueva, apile o coloque en diferentes superficies. La detección táctil también podría ayudar a los robots a distinguir objetos que se ven parecidos.

En trabajos anteriores, los robots han intentado evaluar la dureza de los objetos colocándolos sobre una superficie plana y empujándolos suavemente para ver cuánto dan. Pero esta no es la principal forma en que los humanos miden la dureza. Más bien, nuestros juicios parecen basarse en el grado en que el área de contacto entre el objeto y nuestros dedos cambia a medida que lo presionamos. Los objetos más blandos tienden a aplanarse más, aumentando el área de contacto.

Los investigadores del MIT adoptaron el mismo criterio. Wenzhen Yuan, una estudiante graduada en ingeniería mecánica y primera autora del artículo del grupo de Adelson, usó moldes de confitería para crear 400 grupos de objetos de silicona, con 16 objetos por grupo. En cada grupo, los objetos tenían las mismas formas pero diferentes grados de dureza, que Yuan medía usando un instrumento industrial estándar.

Ella luego presionó un sensor GelSight contra cada objeto manualmente, y registró cómo iba cambiando el patrón de contacto, en esencia produciendo una corta película para cada objeto. Para estandarizar el formato de los datos y mantener el tamaño de los datos manejable, extrajo cinco cuadros de cada película, espaciados uniformemente en el tiempo, lo que describe la deformación del objeto que se presionó.

Finalmente, alimentó los datos a una red neuronal, que buscaba automáticamente las correlaciones entre los cambios en los patrones de contacto y las mediciones de dureza. El sistema resultante toma cuadros de video como entradas y produce un puntaje de dureza con una precisión muy alta. Yuan también realizó una serie de experimentos informales en los que sujetos humanos palparon frutas y verduras y los clasificaron según su dureza. En todos los casos, el robot equipado con GelSight llegó a las mismas conclusiones.

A Yuan se le unieron en el documento sus dos asesores de tesis, Adelson y Mandayam Srinivasan, investigador científico senior en el Departamento de Ingeniería Mecánica; Chenzhuo Zhu, estudiante de la Universidad de Tsinghua que visitó el grupo de Adelson el verano pasado; y Andrew Owens, quien realizó su doctorado en ingeniería eléctrica y ciencias de la computación en el MIT y ahora es postdoctorado en la Universidad de California en Berkeley.

Visión obstruida

El documento de Robot Locomotion Group nació de la experiencia del grupo con el Desafío de Robótica (DRC) de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de la Defensa, en el que equipos académicos y de la industria compitieron para desarrollar sistemas de control que guiarían a un robot humanoide a través de una serie de tareas relacionadas con una emergencia hipotética.

Normalmente, un robot autónomo utiliza algún tipo de sistema de visión por computadora para guiar su manipulación de objetos en su entorno. Dichos sistemas pueden proporcionar información muy confiable sobre la ubicación de un objeto, hasta que el robot recoge el objeto. Especialmente si el objeto es pequeño, gran parte de él será ocluido por la pinza del robot, lo que hace que la estimación de la ubicación sea mucho más difícil. Por lo tanto, exactamente en el punto en el que el robot necesita conocer la ubicación del objeto con precisión, su estimación se vuelve poco confiable. Este fue el problema al que se enfrentó el equipo de MIT durante el DRC, cuando su robot tuvo que levantar y encender un taladro eléctrico.




“Puedes ver en nuestro video para el DRC que pasamos dos o tres minutos encendiendo el taladro”, dice Greg Izatt, un estudiante graduado en ingeniería eléctrica y ciencias de la computación y primer autor del nuevo artículo. “Sería mucho mejor si tuviéramos una estimación precisa y actualizada de dónde se realizó ese ejercicio y dónde estaban nuestras manos en relación con él”.

Es por eso que Robot Locomotion Group se dirigió a GelSight. Izatt y sus coautores: Tedrake, el profesor de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación de Toyota, aeronáutica y astronáutica, e ingeniería mecánica; Adelson; y Geronimo Mirano, otro estudiante graduado en el grupo de Tedrake, que diseñaron algoritmos de control que utilizan un sistema de visión computarizada para guiar la pinza del robot hacia una herramienta y luego pasar la estimación de la ubicación a un sensor GelSight una vez que el robot tiene la herramienta en mano.

En general, el desafío con este enfoque es reconciliar los datos producidos por un sistema de visión con los datos producidos por un sensor táctil. Pero GelSight se basa en una cámara, por lo que su salida de datos es mucho más fácil de integrar con datos visuales que los datos de otros sensores táctiles.

En los experimentos de Izatt, un robot con una pinza equipada con GelSight tuvo que agarrar un destornillador pequeño, sacarlo de una funda y volverlo a su lugar. Por supuesto, los datos del sensor GelSight no describen el destornillador completo, solo una pequeña parte de él. Pero Izatt descubrió que, mientras la estimación del sistema de visión de la posición inicial del destornillador era precisa en unos pocos centímetros, sus algoritmos podrían deducir qué parte del destornillador estaba tocando el sensor GelSight y así determinar la posición del destornillador en la mano del robot.

“Creo que la tecnología GelSight, así como otros sensores táctiles de gran ancho de banda, tendrán un gran impacto en la robótica”, dice Sergey Levine, profesor asistente de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación en la Universidad de California en Berkeley. “Para los seres humanos, nuestro sentido del tacto es uno de los factores clave en nuestra sorprendente destreza manual. Los robots actuales carecen de este tipo de destreza y tienen una capacidad limitada para reaccionar a las características de la superficie cuando manipulan objetos. Si se imagina buscar un interruptor de luz en la oscuridad, extraer un objeto de su bolsillo o cualquiera de las otras muchas cosas que puede hacer sin siquiera pensar, todo se basa en la detección táctil.”

“El software finalmente está alcanzando las capacidades de nuestros sensores”, agrega Levine. “Los algoritmos de aprendizaje automático inspirados por las innovaciones en el aprendizaje profundo, y la visión por computadora puede procesar los ricos datos sensoriales de sensores como GelSight para deducir las propiedades de los objetos. En el futuro, veremos este tipo de métodos de aprendizaje incorporados en el entrenamiento de las habilidades de manipulación de inicio a final, que hará que nuestros robots sean más diestros y capaces, y tal vez nos ayuden a comprender algo sobre nuestro propio sentido del tacto y control motor”.

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Usando electricidad y agua, un nuevo tipo de motor puede poner microrobots en movimiento

Los actuadores microhidráulicos, más delgados que un tercio del ancho del cabello humano, están demostrando ser los motores más potentes y eficientes a microescala.

Mire a su alrededor y probablemente verá algo que funciona con un motor eléctrico. Potentes y eficientes, mantienen gran parte de nuestro mundo en movimiento, desde nuestras computadoras hasta refrigeradores y ventanas automáticas en nuestros autos. Pero estas cualidades se hacen difíciles cuando estos motores se reducen a tamaños más pequeños que un centímetro cúbico.

“A escalas muy pequeñas, se obtiene un calentador en lugar de un motor”, dijo Jakub Kedzierski, personal del Grupo de Tecnologías de Química, Microsistema y Nanoescala del Laboratorio Lincoln del MIT. Hoy en día, no existe ningún motor que sea altamente eficiente y poderoso a la vez que microscópico. Y eso es un problema, porque los motores a esa escala son necesarios para poner en movimiento los sistemas miniaturizados: micro guías que pueden apuntar los láseres con una fracción de un grado a lo largo de miles de kilómetros, drones diminutos que pueden meterse entre escombros para encontrar sobrevivientes, o incluso bots que pueden arrastrarse por el tracto digestivo humano.

Para ayudar a sistemas de energía como estos, Kedzierski y su equipo están creando un nuevo tipo de motor llamado actuador microhidráulico. Los actuadores se mueven con un nivel de precisión, eficiencia y potencia que aún no ha sido posible a microescala. Un artículo que describe este trabajo fue publicado en Science Robotics.

Los actuadores microhidráulicos utilizan una técnica llamada electrohumectación para lograr el movimiento. El electrohumectado aplica una tensión eléctrica a las gotas de agua sobre una superficie sólida para distorsionar la tensión superficial del líquido. Los actuadores aprovechan esta distorsión para forzar a las gotas de agua dentro del actuador a moverse, y con ellas, a todo el actuador.

“Piensa en una gota de agua en una ventana; la fuerza de la gravedad la distorsiona y se mueve hacia abajo”, dijo Kedzierski. “Aquí, usamos voltaje para causar la distorsión, que a su vez produce movimiento”.

El actuador está construido en dos capas. La capa inferior es una lámina de metal con electrodos estampados en ella. Esta capa está cubierta con un dieléctrico, un aislante que se polariza cuando se aplica un campo eléctrico. La capa superior es una lámina de polyimida, un plástico fuerte, que tiene perforados canales poco profundos. Los canales guían la trayectoria de docenas de gotas de agua que se aplican entre las dos capas y se alinean con los electrodos. Para evitar la evaporación, el agua se mezcla antes con una solución de cloruro de litio, que reduce la presión de vapor del agua lo suficiente como para que las gotas del tamaño de un micrómetro duren meses. Las gotas mantienen su forma redondeada (en lugar de ser aplastadas entre las capas) debido a su tensión superficial y su tamaño relativamente pequeño.

El actuador cobra vida cuando se aplica voltaje a los electrodos, aunque no a todos a la vez. Se realiza en un ciclo de activación de dos electrodos por gota a la vez. Sin voltaje, una sola gota de agua descansa neutralmente en dos electrodos, 1 y 2. Pero al aplicar un voltaje a los electrodos 2 y 3, de repente la gota se deforma, estirándose para tocar el electrodo energizado 3 y se retira del electrodo 1.

Esta fuerza horizontal en una gota no es suficiente para mover el actuador. Pero con este ciclo de voltaje aplicado simultáneamente a los electrodos debajo de cada gota en la matriz, la capa de polyimida completa se desliza para apaciguar la atracción de las gotas hacia los electrodos energizados. Al continuar haciendo circular el voltaje, las gotitas siguen caminando sobre los electrodos y la capa continúa deslizándose; si se corta la tensión, y el actuador se detiene en sus pistas. El voltaje, entonces, se convierte en una herramienta poderosa para controlar con precisión el movimiento del actuador.

Pero, ¿cómo queda el actuador frente a otros tipos de motores? Las dos métricas para medir el rendimiento son la densidad de potencia, o la cantidad de potencia que produce el motor en relación con su peso y eficiencia, o la medida de la energía desperdiciada. Uno de los mejores motores eléctricos en términos de eficiencia y densidad de potencia es el motor del sedán Tesla Modelo S. Cuando el equipo probó los actuadores microhidráulicos, descubrieron que estaban justo detrás de la densidad de potencia del Modelo S (a 0,93 kilovatios por kilogramo) y el rendimiento de eficiencia (con una eficiencia del 60 por ciento a la densidad de potencia máxima). Superaron ampliamente los actuadores piezoeléctricos y otros tipos de microactuadores.

“Estamos entusiasmados porque estamos cumpliendo con ese punto de referencia, y aún estamos mejorando a medida que escalamos a tamaños más pequeños”, dijo Kedzierski. Los actuadores mejoran en tamaños más pequeños porque la tensión de la superficie sigue siendo la misma independientemente del tamaño de las gotas de agua, y las gotas más pequeñas dejan espacio para que aun más gotas entren en el actuador y ejerzan su fuerza horizontal. “La densidad de potencia simplemente se dispara. Es como tener una cuerda cuya fuerza no se debilita a medida que se adelgaza”, agregó.

El último actuador, el que está más cerca del modelo S de Tesla, tenía una separación de 48 micrómetros entre las gotas. El equipo ahora está reduciendo eso a 30 micrómetros. Proyectan que, a esa escala, el actuador coincidirá con el Tesla en densidad de potencia y, a 15 micrómetros, lo superará.

La reducción de los actuadores es solo una parte de la ecuación. El otro aspecto en el que el equipo está trabajando activamente es la integración 3D. En este momento, un solo actuador es un sistema de dos capas, más delgado que una bolsa de plástico y flexible como ella, también. Quieren apilar los actuadores en un sistema similar a un andamio que pueda moverse en tres dimensiones.

Kedzierski imagina un sistema semejante que imita la matriz muscular de nuestro cuerpo, la red de tejidos que permite a nuestros músculos lograr un movimiento instantáneo, potente y flexible. Diez veces más potentes que el músculo, los actuadores se inspiraron en los músculos de muchas maneras, desde su flexibilidad y ligereza hasta su composición de componentes sólidos y fluidos.

Y así como el músculo es un excelente actuador en la escala de una hormiga o un elefante, estos actuadores microhidráulicos también podrían tener un impacto poderoso no solo a microescala, sino en la macroescala.

“Uno podría imaginar”, dijo Eric Holihan, quien ha estado ensamblando y probando los actuadores, “la tecnología aplicada a los exoesqueletos”, construida con los actuadores como un músculo real, configurado en juntas flexibles en lugar de engranajes. O un ala de avión podría cambiar de forma con comandos eléctricos, con miles de actuadores deslizándose uno sobre el otro para cambiar la forma aerodinámica del ala.

Mientras sus imaginaciones se agitan, el equipo enfrenta desafíos en el desarrollo de grandes sistemas de actuadores. Un desafío es cómo distribuir la potencia en ese volumen. Un esfuerzo paralelo en el laboratorio, que está desarrollando microbaterías para integrarse con los actuadores, podría ayudar a resolver ese problema. Otro desafío es cómo empaquetar los actuadores para eliminar la evaporación.

“La confiabilidad y el empaque continuarán siendo las preguntas predominantes que se nos plantean sobre esta tecnología hasta que demostremos una solución”, dijo Holihan. “Esto es algo que esperamos atacar frontalmente en los próximos meses”.

Fuente: MIT NEWS




¿Un FPGA en un Arduino?

Arduino anunció recientemente una nueva línea de productos, y uno de ellos, el MKR Vidor 4000, incluye un FPGA. ¿Qué harán los diseñadores con el poder de un FPGA en sus manos?

Un FPGA en un Arduino

Arduino es una popular herramienta de creación de prototipos por varias razones. En primer lugar, no requiere un programador voluminoso y caro (como los chips PIC) y se puede programar a través de USB. En segundo lugar, las placas Arduino son de código abierto y, debido a esto, hay muchos fabricantes de placas Arduino que ofrecen precios competitivos. En tercer lugar, los Arduinos son famosos por su robusto entorno de shields y soporte de bibliotecas, lo que hace que el uso de dispositivos complejos como los chips de Ethernet sea cosa fácil.

A medida que progresó la tecnología, también lo hizo el Arduino. En el lanzamiento de las nuevas placas Arduino se reflejan muchas tendencias de la industria. Por ejemplo, la introducción del Arduino Yun agregó capacidades de Wi-Fi, y el Arduino Duo marcó el comienzo con procesadores más potentes. La miniaturización se concretó con el Arduino Nano, y con el LilyPad se introdujo la electrónica portátil. Pero todas estas mejoras involucran hardware especializado que realiza tareas únicas, como comunicaciones por RF o bajo consumo de energía.

Ahora que los FPGA se están volviendo más baratos y más accesibles, Arduino está a punto de lanzar un Arduino con un FPGA incorporado, el MKR Vidor 4000. La parte “MKR” de su nombre se pronuncia como “Maker” (“Creador”), y Massimo Banzi, cofundador de Arduino, se refiere a él como una placa de “factor de forma de creador”. Esto no es sorprendente, ya que generalmente se acepta que Arduino está diseñado para creadores, y no es de especial interés para los profesionales de ingeniería electrónica.

El FPGA

El FPGA incluido es un Intel Cyclone 10CL016, y el sitio web de Arduino afirma que el FPGA contiene 16.000 elementos lógicos, 504 Kb de RAM, 56 multiplicadores 18×18 de hardware para aplicaciones DSP de alta velocidad, etc. El sitio web también establece que los pines FPGA pueden dar salidas de hasta 150MHz, y que también pueden configurarse como puertos de comunicaciones comunes como UART, I2C y SPI. Si es cierto, este complemento FPGA podría ser extremadamente útil para los diseñadores que desean crear sistemas digitales de alta velocidad que necesitan capturar datos y procesarlos rápidamente (como los procesadores de señales digitales).

Sin embargo, ¿cuántos aficionados realmente necesitan usar un FPGA?

¿Cómo ayudará esto a los diseñadores?

El acceso a un FPGA permite que los diseñadores creen circuitos personalizados para conectarse al Arduino, lo que puede eliminar la necesidad de circuitos externos. También permite cargarle las funciones de E/S del Arduino al FPGA, pero conlleva el costo de requerir una línea de comunicación entre el FPGA y el Arduino (a menos que el FPGA y la CPU estén integrados en el mismo paquete, en cuyo caso los dos pueden tener líneas de E/S especiales para su comunicación).

Los FPGA, sin embargo, son dispositivos complejos y, a menudo, se programan en lenguajes como HDL y Verilog, que no son aptos para personas no muy arriesgadas. Si bien Arduino anunció que están diseñando un sistema de compilación basado en la nube que facilitará el uso del FPGA, esto aún está por verse. La mayoría de las veces que un sistema se hace más fácil de usar, sacrifica su poder, capacidad y control. Dicho esto, el Vidor 4000 podría ser una herramienta educativa invaluable para aquellos que desean comenzar con FPGA.

¿Más al estilo pi?

El Vidor 4000 no solo cuenta con la inclusión de un FPGA; también tiene varios dispositivos de E/S que lo hacen parecer más a un Pi que a un Arduino.

El Vidor 4000 incluye también un módulo Wi-Fi Nina W102, un chip criptográfico ECC508, un conector micro HDMI, un conector MIPI para cámara y un conector rápido MiniPCI con hasta 25 pines programables por el usuario. Estas características, especialmente el Wi-Fi incorporado, crean una plataforma de IoT potencialmente popular que puede realizar tareas increíblemente complejas. Con el chip criptográfico incorporado, la verificación SSL y HTTPS se convertirán en una tarea trivial y ayudarán a descargar las tareas de seguridad del microcontrolador principal.

Si bien este dispositivo no será tan poderoso como un Raspberry Pi, definitivamente es más pequeño y está más enfocado en el hardware, algo en lo que la Pi se queda atrás.

Placas competidoras para creadores con FPGA

El Vidor 4000, obviamente, no es la primera placa en salir con capacidades FPGA, pero tampoco es la primera construida teniendo en cuenta la compatibilidad con Arduino. Otro producto ya en el mercado, XLR8, es una tarjeta de desarrollo compatible con Arduino que está basada en FPGA, incluye un microcontrolador integrado de instrucción AVR de 8 bits y es programable a través del IDE de Arduino.

El XLR8 está preconfigurado con “bloques xcelerator”, que son bloques que están especialmente diseñados para manejar tareas específicas. Los bloques con los que viene preinstalada la unidad incluyen un bloque matemático de punto flotante, un servocontrol, un controlador NeoPixel y un ADC mejorado.

La integración de los FPGA en un proyecto Arduino sin duda creará una nueva ola de proyectos e ideas que podrán construir los aficionados, pero los FPGA son dispositivos complejos. Sin embargo, los usuarios de Arduino pueden comenzar a diseñar su propio hardware desde cero y los FPGA incluidos en los microcontroladores pueden cambiar la forma en que se construyen los circuitos.

La nueva placa MKR Vidor 4000 lleva la complejidad de los FPGA a los que no son ingenieros electrónicos.




Novedades sobre App Inventor y Play Store

Google lanzó recientemente una nueva política de Play Store que afectará a algunas aplicaciones de App Inventor.

Todas las aplicaciones que utilizan el componente de mensajes de texto o llamada telefónica y se publican en Play Store deben reconstruirse. El equipo de MIT App Inventor está realizando un cambio en PhoneCall y Texting para ayudar a nuestros usuarios a lidiar con esta política de Google.

¿Cómo afectará esto a mis aplicaciones de App Inventor y qué debo hacer?

Con el cambio de Google, si crea una aplicación App Inventor que utiliza componentes de teléfono o mensajes de texto, no podrá enviarla a Google Play.

El equipo de MIT App Inventor está cambiando los componentes de Texting y PhoneCall para que las aplicaciones recién creadas cumplan con las restricciones de Google y puedan enviarse a Play como antes. Actualmente estamos probando los cambios y los lanzaremos en App Inventor pronto, en febrero de 2019.

Google también planea eliminar de Play las aplicaciones que violan su política. Si eso te sucede, deberás esperar el cambio a App Inventor, y luego reconstruir tu aplicación y volver a enviarla a Play.

¿Cuál es el cambio de política de Google Play Store?

El cambio de Google es que ya no permitirán aplicaciones en Play Store que envían directamente mensajes de texto (SMS) o hacen llamadas telefónicas. En su lugar, debe invocar la aplicación integrada de mensajes de texto (o llamada telefónica) del dispositivo. Por ejemplo, ya no será aceptada en Play Store una aplicación que envíe periódicamente mensajes de texto sin notificar al usuario del teléfono, y Google también puede eliminar las aplicaciones que se encuentran actualmente en Play Store. Google también ha creado un proceso en el que los desarrolladores pueden completar un formulario solicitando que se permita su aplicación como una excepción a la política.

Busque aquí la información que Google ha proporcionado:

https://support.google.com/googleplay/android-developer/answer/9047303

¿Se comportarán mis aplicaciones de manera diferente después de que se cambie App Inventor?

Sí, habrá un cambio. Cuando use Texting.SendMessage, el teléfono ahora dirigirá el mensaje a la aplicación normal de envío de mensajes de texto del teléfono. Del mismo modo para Phone.MakePhoneCall.

¿Puedo seguir utilizando App Inventor para crear aplicaciones que violen la política de Google para Play?

Sí.

El cambio de MIT a App Inventor incluirá versiones alternativas de Texting.SendMessage y Phone.MakePhoneCall que envían directamente mensajes de texto y hacen llamadas telefónicas. Puede crear aplicaciones con estas versiones alternativas y compartirlas con sus amigos y familiares. Pero necesitaría pedirle a Google una excepción de política para publicar esas aplicaciones en Play Store.

El MIT publicá un aviso cuando estas funciones estén en la página de App Inventor.

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