Abstract
Los robots móviles con sistemas de locomoción basados en patas demuestran una gran capacidad para desplazarse por terrenos irregulares o superar obstáculos, cualidades que quedan fuera del alcance de configuraciones clásicas de los robots con ruedas. Sin embargo, para lograr un desplazamiento estable y controlado se requiere planificar y coordinar el movimiento de cada actuador de cada una de las patas. De esta forma, se define como modo de marcha a esta planificación de los actuadores, cuya ejecución resulta en un desplazamiento controlado del robot. Cada configuración de patas ofrece una gran variedad de modos de marcha posibles. Entre estos, algunos se destinan a desplazarse en un entorno determinado, como unas escaleras, mientras que otros buscan superar un obstáculo o realizar una acción específica, como superar una hendidura del terreno o realizar un salto. Tal es la variedad y oportunidades, que el desarrollo de nuevos modos de marcha constituye una línea de investigación por sí misma. Los diferentes modos de marcha desarrollados para un robot deben coexistir, permitiéndose la transición controlada entre distintos modos de marcha de acuerdo a las acciones que deba desempeñar el robot. Aunque en la literatura se pueden encontrar extensos trabajos sobre nuevos modos de marcha, pocos son los que tratan la gestión y transiciones entre estos modos de marcha. Además los modos de marcha suelen ser implementados para un robot específico, teniéndose que adaptar o traducir para robots homólogos o entre la simulación y el robot real, esto puede generar errores en la adaptación que consumen tiempo y recursos de investigación. En este trabajo fin de máster se busca ofrecer solución a esta situación, desarrollando un sistema de gestión de modos de marcha en ROS para el robot CLHeRo, robot hexápodo de exploración con CLegs que está siendo desarrollado en el grupo de robótica y cibernética de la ETSII-UPM. Además se implementarán las herramientas de desarrollo de modos de marcha que permiten emplear el mismo código independientemente de si son robots con la misma configuración de patas o un modelo de simulación, previniendo los errores de traducción. Estas herramientas igualmente buscan facilitar y fomentar la creación e investigación de nuevos modos y serán utilizadas para implementar los modos de marcha del CLHeRo.
