Evaluación de un algoritmo de control-motor basado en circuitos neuronales artificiales para robots hexápodos y comparación con métodos de control tradicionales

Abstract

Esta investigación se centró en evaluar y comparar sistemáticamente el desempeño de dos tipos de algoritmos de control motor para robots hexápodos: uno basado en circuitos neuronales artificiales y otro en métodos tradicionales. El objetivo principal fue identificar las ventajas y limitaciones de cada enfoque en términos de eficiencia energética, tiempo de respuesta y adaptabilidad a terrenos irregulares. Con ello, se buscó establecer criterios científicos que guíen la selección de estrategias de control en el campo de la robótica móvil. El estudio se llevó a cabo mediante un diseño experimental híbrido que combinó simulación computacional con implementación física en un prototipo. Se desarrollaron dos modelos de control: el primero, tradicional, basado en cinemática inversa y cálculo de trayectorias; y el segundo, bioinspirado, utilizando Generadores Centrales de Patrones (CPG) con redes neuronales de picos (spiking). La investigación se realizó en la Universidad Autónoma de Occidente durante 2025, empleando simuladores en MATLAB y Unity, así como un robot hexápodo físico inspirado en un escorpión. La evaluación involucró a 33 usuarios que interactuaron con ambos modelos de control en diversas condiciones de terreno, desde superficies planas hasta entornos con obstáculos. Se ejecutaron diez comandos de movimiento estandarizados para cada modelo. Las mediciones cuantitativas incluyeron torques articulares, velocidades, estabilidad y tiempos de procesamiento. Adicionalmente, se realizó una evaluación cualitativa a través de encuestas estructuradas que midieron la facilidad de control, la precisión, el tiempo de respuesta y la experiencia general del usuario en una escala de 1 a 7. Los resultados revelaron que el control neuronal fue superior en fluidez de movimiento, eficiencia energética y adaptabilidad a terrenos irregulares, generando patrones de locomoción más orgánicos. Por otro lado, el control tradicional fue mejor valorado en facilidad de uso, precisión y tiempo de respuesta. Se concluye que no existe un algoritmo absolutamente superior; la elección óptima depende del contexto. Los sistemas CPG son preferibles para la locomoción autónoma en entornos no estructurados, mientras que los métodos tradicionales son mejores para tareas de alta precisión. La investigación confirma que los modelos bioinspirados ofrecen ventajas prácticas y respalda el desarrollo futuro de sistemas híbridos que integren las fortalezas de ambos enfoquesProyecto de grado (Ingeniero Mecatrónico)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2025PregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a