Debido a labores de actualización y migración del repositorio a una versión más reciente, el sistema permanecerá disponible únicamente para consulta hasta nuevo aviso. Agradecemos su comprensión.
Compartir
Título
Metodología Flipped Classroom aplicada al aprendizaje del análisis de posición en robots industriales
Autor(es)
Director(es)
Palabras clave
Grado en Desarrollo de Aplicaciones 3D Interactivas y Videojuegos
Grado en Ingeniería Mecánica
Clase invertida
Robots industriales
Visualización 3D
Parámetros Denavit-Hartenberg
Clasificación UNESCO
3313.15 Diseño de Maquinas
3311.14 Servomecanismos
3304.10 Terminales, Dispositivos Gráficos y Trazadores
Fecha de publicación
2025
Editor
Universidad de Salamanca
Resumen
[ES] Este proyecto nace como respuesta a una serie de dificultades que se han detectado entre los estudiantes de las asignaturas “Simulación y Animación de Mecanismos” (asignatura obligatoria del Grado en desarrollo de aplicaciones 3D interactivas y videojuegos) y “Mecánica de Robots” (asignatura optativa incluida en el Grado en Ingeniería Mecánica), que se imparten en la EPS de Zamora. En concreto, muchos de ellos encuentran complicado visualizar y comprender los resultados de los análisis de posición de robots industriales desarrollados en ambas asignaturas.
Desde el punto de vista mecánico, los robots industriales están formados por un conjunto de barras o elementos, conectados cada dos consecutivos mediante enlaces llamados pares cinemáticos, que permiten un desplazamiento relativo de tipo angular (par R, de revolución) o lineal (par P, prismático). Los diversos motores o actuadores proporcionan ese desplazamiento relativo, produciendo de esta forma el movimiento del robot. La geometría tridimensional del manipulador se describe habitualmente mediante los parámetros de Denavit y Hartenberg, siendo algunos constantes y caracterizando otros la posición relativa en los pares cinemáticos (variables articulares). El análisis de posición relaciona las variables articulares con la posición y orientación en el espacio tridimensional del elemento terminal del robot (que lleva montada la pinza o herramienta que realiza la tarea), y da lugar a dos tipos de problemas de posición en función de los datos conocidos: el problema de posición directo (PPD), en el que se conocen las variables articulares - que definen la posición relativa entre las barras, - siendo la finalidad determinar la posición y orientación del elemento terminal; y el problema inverso (PPI), en que el dato de partida es la posición y orientación objetivo del elemento terminal, y se deben determinar los giros/desplazamientos que hay que aplicar a cada uno de los pares cinemáticos para que el elemento terminal se posicione en ese objetivo y pueda realizar adecuadamente la tarea. La principal barrera a la que se enfrentan los estudiantes es la dificultad en la visualización de los resultados obtenidos, que representan la posición de los eslabones del robot en el espacio tridimensional. Así mismo, se ha observado de forma generalizada que los estudiantes sienten la necesidad de centrarse en casos prácticos concretos de la realidad del mundo industrial a la hora de aplicar los conocimientos teórico-prácticos adquiridos en la asignatura.
Para abordar dicha problemática, en este proyecto se ha implementado la metodología innovadora conocida como Clase Invertida (Flipped Classroom), que se centra en invertir los roles tradicionales de enseñanza: en lugar de utilizar el tiempo de clase para la transmisión de información teórica, los estudiantes se encargan de estudiar estos conceptos por su cuenta, guiados por materiales proporcionados por los docentes. De esta forma, el tiempo presencial se destina a actividades más prácticas e interactivas, como discusiones, resolución de problemas y proyectos colaborativos. Esta estrategia resulta especialmente eficaz en asignaturas complejas con un alto contenido matemático, ya que, al trasladar la fase inicial de adquisición de conocimiento al ámbito individual, se aprovecha el tiempo en clase para profundizar en la comprensión de conceptos clave mediante ejercicios prácticos y discusiones guiadas, lo cual es fundamental en materias que requieren una elevada capacidad analítica y de resolución de problemas.
Descripción
Memoria ID2024-201 Ayudas de la Universidad de Salamanca para la innovación docente, curso 2024-2025.
URI
Aparece en las colecciones
Ficheros en el ítem
Tamaño:
1.850Mb
Formato:
Adobe PDF
Descripción:
Memoria de Innovación Docente [ID2024/201]













