SIMULACIÓN Y CONTROL DE UN BRAZO ROBÓTICO PARA EL SEGUIMIENTO DE TRAYECTORIAS EN EL ESPACIO

Abstract

En la actualidad, el uso de robots manipuladores industriales es una práctica común que responde a la necesidad de mejorar los niveles de producción en la industria y minimizar el riesgo de accidentes dentro de la misma. Teniendo esto en consideración, resulta útil automatizar ciertos procesos industriales que responden a una actividad repetitiva y que requieren un alto nivel de precisión. Para que esto se pueda realizar, se requiere que el robot manipulador cuente con un sistema de control que sea programable y capaz de manejar al brazo robótico sin la necesidad de un operador humano. De la calidad del controlador depende el nivel de precisión y velocidad a la cual se realizan estos procesos, por lo cual es de interés que el sistema de control sea óptimo respecto a las variables críticas del proceso que se desea controlar. Esta memoria se centra en el diseo de un Controlador Predictivo Funcional (PFC) para un brazo robótico tipo PUMA de 3 grados de libertad. La razón por la cual se elige esta estrategia de control, es por su capacidad de generar una actuación optimizada en base a referencias futuras. Esto resulta particularmente útil en el caso de los robots manipuladores, ya que se implementan en procesos repetitivos donde se tiene un conocimiento previo de la referencia que deben seguir. Se evalúa el desempeo del controlador a nivel de seguimiento, robustez ante errores de modelado y regulación. Se compara con otros 2 controladores usados en la industria como lo son el CTC (control por torque calculado) y LQR (regulador lineal cuadrático). Se analizan las ventajas comparativas del PFC respecto a los otros dos controladores. Finalmente, se hace una simulación animada en V-REP, en donde se puede observar el desempeo del controlador a través de una interfaz tridimensional que muestra el movimiento del brazo robótico en función de cómo se mueven sus articulaciones. Los resultados obtenidos muestran que el controlador PFC tiene mejores resultados respecto a los controladores CTC y LQR, sobre todo en el seguimiento de trayectorias en línea recta, y en presencia de restricciones de diseo. Esto se debe a la capacidad de incluir dichas restricciones en el proceso de optimización del controlador