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1.1 Introducción a la Inteligencia Artificial Historia de la Inteligencia Artificial 1.3 Las habilidades cognoscitivas 1.4 El proceso de razonamiento según la lógica 1.5 El modelo de adquisición del conocimiento según la filosofía. 1.6 El modelo cognoscitivo. 1.7 El modelo del agente inteligente, Sistemas Multi Agentes, Sistemas Ubicuos. 1.8 Heuristica
1.8 El papel de la heurística ▶
1.8.1 Algoritmos de exploración de alternativas 1.8.2 Algoritmo A* 1.8.3 Algoritmos de búsqueda local
2.1 Principios y Metodología de la Inteligencia Artificial 2.2 Paradigmas de la Inteligencia Artificial 2.3 Mapas conceptuales 2.4 Redes semánticas 2.5 Razonamiento monótono 2.7 Conocimiento no-monótono y otras lógicas 2.8 Razonamiento probabilístico 2.9 Teorema de Bayes
3.1 Representación de conocimiento mediante reglas 3.2 Métodos de Inferencia en reglas 3.3 Reglas de producción 3.4 Sintaxis de las reglas de producción 3.5 Semántica de las reglas de producción 3.6 Arquitectura de un sistema de Producción (SP) o sistemas basados en reglas, (SBR).
3.6 Arquitectura de sistemas ▶
3.6.1 Hechos 3.6.2 Base de conocimientos 3.6.3 Mecanismo de control
3.7 Espacios de estados determinísticos y no determinísticos 3.8 Busqueda Sistematica.
3.8 Búsqueda sistemática ▶
3.8.1 Búsqueda en profundidad 3.8.2 Búsqueda en anchura
4.1 Robótica
Robotica ▶
4.1.1. Conceptos básicos. 4.1.2. Clasificación. 4.1.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.2 Redes Neuronales
Redes Neuronales ▶
4.2.1. Conceptos básicos. 4.2.2. Clasificación 4.2.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.3. Visión artificial.
Vision Artificial ▶
4.3.1. Conceptos básicos. 4.3.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.4. Lógica difusa (Fuzzy Logic).
Logica Difusa ▶
4.4.1. Conceptos básicos. 4.4.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.5. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).
Procesamiento de Lenguaje Natural ▶
4.5.1. Conceptos básicos. 4.5.2. Desarrollos actuales y aplicaciones.
4.6. Sistemas Expertos (SE).
Sistemas Expertos ▶
4.5.1. Conceptos básicos. 4.5.2. Clasificación 4.5.3. Desarrollos actuales y aplicaciones.

Inteligencia Artificial

🌸 4.1.2 CLASIFICACIÓN.

 

   Fundamento teórico


La clasificación de los robots permite organizarlos según sus características, funciones y nivel de autonomía.

Según su aplicación:

  • Industriales
  • Médicos
  • Domésticos
  • Militares
  • Educativos

Según movilidad:

  • Fijos
  • Móviles
  • Aéreos
  • Submarinos

Según autonomía:

  • Manuales
  • Semiautónomos
  • Autónomos

Según generación:

  • Primera generación
  • Segunda generación
  • Tercera generación inteligente

Esta clasificación facilita su estudio y desarrollo.

 Características principales

  • 📌 Diversidad funcional
  • 📌 Diferentes niveles de autonomía
  • 📌 Adaptación al entorno
  • 📌 Especialización

Importancia

Permite identificar el tipo adecuado de robot según la tarea requerida.

 Ventajas

  • Organización del conocimiento
  • Mejor diseño
  • Facilita selección

 Limitaciones

  • Algunas categorías se superponen
  • Evolución constante

Aplicaciones

  • Manufactura
  • Medicina
  • Seguridad

Video explicativo:


Practica:

Actividad: Clasificación

Clasifica 8 robots según tipo y aplicación.

📄 Ver práctica en PDF

 Evaluación:

  1. ¿Cómo se clasifican?
  2. ¿Qué diferencia hay entre fijo y móvil?
  3. ¿Qué es un robot autónomo?
  4. ¿Qué tipos existen?
  5. Da dos ejemplos.

Conclusión:

La clasificación de robots permite comprender la diversidad tecnológica existente dentro de la robótica.

Cada categoría responde a necesidades específicas y demuestra cómo la robótica se adapta a distintos entornos y problemáticas.

El análisis de estas clasificaciones ayuda a comprender mejor el alcance y evolución de esta disciplina.

Referencias APA 7

  • Craig, J. (2018). Introduction to robotics.
  • Siciliano, B., & Khatib, O. (2016).

Etiquetas: Robotica, Unidad4

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