Seguimiento de Trayectorias en Robots Manipuladores: Revisión de Soluciones y Nuevas Propuestas

Abstract

Resumen: El problema del seguimiento de trayectoria en robots manipuladores ha sido abordado aplicando una gran variedad de controladores, desde estructuras sencillas basadas en PD hasta otras más complejas basadas en controladores adaptativos y robustos. Estas últimas técnicas presentan inconvenientes como la presunción de ciertas cotas en los términos de la ecuación dinámica del robot o la no inclusión de las ligaduras del sistema en el algoritmo de control. En el presente trabajo se hace una revisión de las técnicas clásicas de control de manipuladores y se introduce un conjunto de técnicas novedosas de control robusto y de control predictivo, con las que se evitan los problemas comentados. En particular se describe un controlador con una acción robusta autoadaptativa, necesaria para evitar los errores en la cancelación de términos no lineales de la dinámica del robot. Este esquema es mejorado mediante técnicas predictivas que permiten la inclusión de las ligaduras de movimiento del robot en el algoritmo de control. Se incluyen resultados reales y en simulación en un robot PUMA-560 de Unimation que prueban la bondad de dichos controladores. Copyright © 2009 CEA.Palabras Clave: Manipuladores robot, Control Robusto, Control Adaptativo, Control Autoadaptativo, Control Predictivo, Implementación, Tareas en tiempo real. INTRODUCCIÓNEl problema de controlar el movimiento de robots manipuladores ha sido abordado tradicionalmente con controladores PID, controladores PD con compensación de gravedad o técnicas basadas en control dinámico inverso (Barrientos, 2007). Incluso han sido propuestas estrategias basadas en control difuso (Jin, 1998, Torres et al., 2000 Londoño y Arias, 2003).Los controladores PID y difuso no tienen en cuenta la dinámica del sistema, pero sólo son excepciones, porque se utilizan únicamente para resolver el problema de regulación, por ejemplo, el movimiento de un punto a otro punto sin imponer el seguimiento de una trayectoria específica. El resto de controladores, empleados para solucionar el problema del seguimiento de trayectoria, utilizan el modelo dinámico para calcular la acción de control. Así, por ejemplo, con el modelo se evalúa el término de gravedad en el caso de compensación de gravedad o el término no lineal en el caso de control dinámico inverso (Freund, 1982), denominado en robótica como linealización por realimentación.Esta última técnica está basada en un conocimiento exacto del modelo del robot y de sus parámetros dinámicos. Si se satisfacen estas dos premisas, se consigue una cancelación perfecta de la dinámica no lineal. Con ello se pueden aplicar controladores lineales que presentan en ese caso un rendimiento satisfactorio (Freund, 1982;Kreutz, 1989).Otras técnicas que posibilitan la aplicación de controladores lineales son la linealización local en torno a la trayectoria deseada (Desa and Roth, 1985;Torres et al., 2002), la linealización haciendo uso de la propiedad de parametrización lineal del robot rígido (Reed and Ioannou, 1988;Spong, 1992), y las técnicas basadas en la...

Mínimos Cuadrados Recursivos para un Manipulador que Aprende por Demostración

“…En general los modelos de aprendizaje automático con sistemas robóticos son conocidos como la mejor trayectoria que predice un comportamiento real a partir de los datos experimentales. En Candelas et al (2014), Espinosa et al (2018), Martín et al (2018), Méndez et al (2011, Pomares et al (2012), y Torres et al (2009) se considera la generación de trayectorias y guiado mediante visión. En el caso en el que existen múltiples factores que afectan la salida del sistema y teniendo como objetivo la aproximación con exactitud, se utiliza la regresión lineal multivariable.…”