Modelado cinemático de un robot planar 3RRR mediante técnicas de inteligencia artificial

García Samartín, Jorge Francisco (2020). Modelado cinemático de un robot planar 3RRR mediante técnicas de inteligencia artificial. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Description

Title: Modelado cinemático de un robot planar 3RRR mediante técnicas de inteligencia artificial
Author/s:
  • García Samartín, Jorge Francisco
Contributor/s:
  • Barrientos Cruz, Antonio
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Date: October 2020
Subjects:
Freetext Keywords: Robótica, Robot planar, Robot 3RRR, Inteligencia Artificial, Algoritmos genéticos, Redes neuronales, Construcción de robots, Visión por computador, Matlab
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La Robótica es una disciplina integradora, en la que convergen, entre otras, las matemáticas, la mecánica, la programación, la teoría de sistemas o la electrónica. Desde principios de siglo, esta ha ido saliendo de las grandes instalaciones industriales para implementarse, primero, en sistemas de producción mucho más flexibles y poco a poco, en los aspectos cotidianos. Los autómatas que esta nueva situación exige son cada vez más complejos y no es fácil recurrir a las herramientas tradicionales. Los brazos robóticos clásicos, idóneos para tareas de soldadura o ensamblado, son una sucesión de elementos dispuestos en serie. Frente a ellos, los robots paralelos son mecanismos en los que existen varias vías de comunicar actuadores y elemento terminal. Aunque presentan ventajas en lo que a precisión, velocidad y carga se refiere, tienen una cinemática mucho más complicada de estudiar. En su espacio de trabajo, además, aparecen singularidades que pueden poner en peligro su integridad. Estos defectos se acentúan en los robots planares, como el de tipo 3RRR, que es el estudiado en el marco del presente Trabajo Fin de Grado (TFG). Se trata de un mecanismo automatizado de 3 cadenas cinemáticas sujetas a una plataforma central. Mientras que su Modelo Cinemático Inverso (MCI), que obtiene la posición que deben tener los actuadores para alcanzar una determinada posición y orientación de su plataforma central, puede obtenerse analíticamente, no ocurre lo mismo con su Modelo Cinemático Directo (MCD), encargado de la relación inversa, ya que, a la hora de abordarlo, se obtienen ecuaciones polinómicas de sexto grado. A nivel matemático, además, ambos modelos presentan soluciones múltiples y numerosas singularidades en el espacio de trabajo. En este proyecto, se investigan nuevas técnicas para la resolución del problema directo, basadas en inteligencia artificial. En concreto, se hace uso de dos de ellos, los algortimos genéticos y de las redes neuronales, por la versatilidad que suponen. Se trata, además, de técnicas fácilmente extensibles a otras tipologías de robot planar paralelo ya que, para su resolución, basta con conocer el MCI, de sencilla obtención. Se desarrolla así una interfaz de simulación en la que, a partir de los parámetros geométricos del robot, se resuelven los problemas inverso y directo. Junto con las implementaciones genética y neuronal de este último, se incluye una numérica, diseñada específicamente para el mismo–y por tanto, difícilmente aprovechable en otros robots parecidos–con el fin de comprobar la corrección de los resultados. El lenguaje utilizado para esta labor es Matlab por su fluidez con el cálculo numérico, siguiendo en todo momento un paradigma orientado a objetos que hace más fácil la reutilización de lo diseñado. Al tener los parámetros geométricos, como la longitud de los brazos o la disposición de los actuadores, una marcada influencia en las características del robot, se procede a un estudio y optmización de los mismos, empleando de nuevo los algoritmos genéticos, pero bajo un enfoque multiobjetivo. Para la definición de las funciones objetivo, se tienen en cuenta aspectos como el tamaño del espacio de trabajo, el condicionamiento de su matriz jacobiana o el número de puntos singulares. Posteriormente, buscando verificar realmente la calidad de la simulación, se procede a la construcción y montaje de un robot planar 3RRR, previa realización de un modelo CAD. Su diseño es tal que permite la reconfiguración de ciertos aspectos, como las diposiciones de los actuadores. Haciendo uso de herramientas electrónicas de bajo coste, se controlan sus movimientos desde la propia interfaz de simulación. Los resultados obtenidos sobre el autómata real, comprobados además mediante la introducción del sistema de visión, corresponden con lo esperado a nivel teórico, aunque con más éxito en la implementación genética que en la neuronal, pues esta última presenta ciertas carencias en regiones donde abundan los puntos singulares. Intentado paliar estas deficiencias, se proponen soluciones que pueden ayudar a seguir explorando este camino. A nivel didáctico, además, la implementación física ayuda a visualizar y entender conceptos teóricos estudiados hasta entonces únicamente a nivel matemático, como la existencia de múltiples soluciones o la discriminación de singularidades. Esta novedosa vía para tratar problemas de modelado en robots, ofrece ingentes posibilidades en el futuro ya que si funciona eficientemente en robots con malas condiciones cinemáticas, es adaptable con facilidad a configuraciones más sencillas o puede ayudar a dar a luz autómatas más complejos. Además, aunque la integración de la visión juega en este TFG un papel de mera comprobación, puede emplearse como entrada para la red neuronal y permitir así la obtención de relaciones cinemáticas sin recurrir en ningún momento a procedimientos matemáticos, valiendo incluso para situaciones en las que también el MCI sea de difícil obtención.

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Item ID: 65353
DC Identifier: http://oa.upm.es/65353/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:65353
Deposited by: Biblioteca ETSI Industriales
Deposited on: 02 Dec 2020 08:26
Last Modified: 12 Jan 2021 23:30
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