Desarrollo de un toolbox para resolver trayectorias de robots manipuladores mediante entrenamiento basado en algoritmos genéticos

El presente proyecto tiene como objetivo analizar la utilización de un método de inteligencia computacional como son los algoritmos genéticos para resolver la cinemática inversa y planificar la trayectoria de los robots manipuladores y basados en ello desarrollar un toolbox para poder visualizar e interactuar con varios tipos y configuraciones de robots. El toolbox fue desarrollado en MATLAB software que tiene una gran capacidad de manejar matrices y además tiene herramientas y funciones incluidas para inteligencia artificial, el espacio GUIDE también permite diseñar el HMI el cual se ha realizado basados en la guía Gedis, la cual brinda parámetros para hacer una interfaz que sea adecuada, el toolbox desarrollado permite resolver la cinemática inversa mediante algoritmos genéticos y obtener las trayectorias que se desean en un robot manipulador y que además visualizar el movimiento de los eslabones para escoger el robot que mejor se adapte a una aplicación e inclusive diseñar un robot cambiando parámetros cinemáticos como grados de libertad, longitudes de eslabones y así encontrar un diseño que cumpla con el requerimiento de movimiento en el espacio de trabajo dado, el toolbox es una herramienta académica que permite observar el comportamiento del robot y simular su movimiento, es bastante útil para la enseñanza de la robótica industrial mostrando en una interfaz gráfica los principales parámetros que se tienen en cuenta en el aspecto cinemático además tiene una base de datos que permite simular los principales robots industriales en el mercado y una interfaz que permite conectar un robot mediante comunicación serial. Finalmente se han realizado una serie de pruebas, analizando la precisión y repetibilidad del algoritmo en diferentes modelos de robots manipuladores industriales incluyendo además pruebas que validan la utilidad del método de algoritmos genéticos en robots redundantes.This project has the objective of analyzing the use of a computational intelligence method such as genetic algorithms to solve the inverse kinematics and plan the trajectory of manipulator robots and based on it to develop a toolbox to visualize and interact with various types and configurations of robots. The toolbox was developed in MATLAB software that has a great capacity to handle matrices and also has tools and functions included for artificial intelligence, the GUIDE space also allows to design the HMI which has been done based on the Gedis guide which gives us parameters to make an interface that is suitable, The toolbox developed allows to solve the inverse kinematics through genetic algorithms and obtain the desired trajectories in a manipulator robot and also to visualize the movement of the links to choose the robot that best suits an application and even design a robot by changing kinematic parameters such as degrees of freedom, The toolbox is an academic tool that allows to observe the behavior of the robot and simulate its movement, it is quite useful for teaching industrial robotics showing in a graphical interface the main parameters that are taken into account in the kinematic aspect also has a database that allows to simulate the main industrial robots in the market and an interface that allows to connect a robot through serial communication. Finally, a series of tests have been carried out, analyzing the accuracy and repeatability of the algorithm in different models of industrial manipulator robots, including tests that validate the usefulness of the genetic algorithms method in redundant robots

Estrategia de optimización para la síntesis dimensional de un robot paralelo 5R para una aplicación de mesa de corte

Planar robots can perform industrial tasks such as CNC X-Y cutter. Among them, the 5R two-degrees-of-freedom (2-DoF) planar parallel robot can become a useful conceptual design. Parallel robots are made of several closed kinematic chains, which gives them a structure enabling to bear more payload. These robots present the advantages of better load/size capacity, speed, rigidity and precision, while their main drawback is the limited workspace. The paper aim to design the 5R-2DoF parallel robot so that its reachable workspace will be maximum and also with optimal dexterity. In this sense, we take advantage of the Genetic Algorithms (GA) in order to develop an approach for optimal design of the robot. The paper shows a path to follow to design the robot taking into account a maximum workspace with dexterity. We present two study cases to test the performance of the proposed approach.Los robot planos pueden realizar tareas industriales como el corte X-Y. En este sentido, el robot paralelo plano de 2 Grados de Libertad (GdL) y 5 pares de revoluta (R) puede ser empleado como concepto de diseño. Un robot paralelo está conformado por varias cadenas cinemáticas cerradas, lo que le da una estructura que permite una mejor distribución de las cargas soportadas. Los robots paralelos presumen características ventajosas en cuanto a la relación peso del robot y peso de la carga soportada,  tienen mayor velocidad, rigidez y precisión. Como principal contrapartida, los robots paralelos tienen un espacio de trabajo reducido. En este trabajo, se busca diseñar un robot plano de 2GdL 5R de forma tal que su espacio de trabajo sea el máximo posible y que además presente óptima destreza. Para ello, se toma ventaja de la  técnica de optimización Algoritmos Genéticos (AG) y se desarrolla un procedimiento numérico para optimizar el espacio de trabajo y la agilidad con que el robot puede moverse (destreza). Dos casos de estudio ejemplifican la implementación del procedimiento propuesto

Modelación, diseño y construcción de un robot delta

Un robot paralelo es todo aquel robot cuyo efector final, con n grados de libertad, se encuentra unido a la base por más de una cadena cinemática independiente [1]. En 1985, el profesor Reymond Clavel de la EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) irrumpe la normalidad con la idea brillante de usar paralelogramos para construir una estructura paralela robusta con tres grados de libertad de translación y un rotatorio [2]. Al contrario de las publicaciones científicas hasta el momento, su inspiración era verdaderamente original. A esta estructura se le dio el nombre de Robot Delta, sin sospechar que al final de siglo, sería uno de los diseños paralelos más acertados con varios cientos de estructuras activas en todo el mundo. Su diseño fue patentado por ABB y expiró en el año 2010 [3]. El Robot Paralelo Delta, se compone de tres brazos que se mueven empleando un actuador (motor DC) respectivo, conectados en un extremo a las juntas de articulación en la base en donde los tres motores están soportados, la base está por encima del área de trabajo. Los otros extremos de los brazos están conectados a una pequeña plataforma triangular EF (efector final) que se traslada por la acción conjunta de los brazos.Incluye bibliografía, anexo

Simulación de movimientos de un brazo robótico con 5 grados de libertad, (p4r) en el procedimiento de vacunación de ganado, utilizando matlab.

Hoy en día la ciencia y la tecnología han tenido un gran avance con el cuál se accede a interactuar en varios campos del conocimiento, como la ingeniería, la educación, entre otros, aplicando técnicas enfocadas a la automatización y el mejoramiento de procesos. Una de las técnicas más vista, y que se ha tenido en cuenta para lograr un desarrollo significativo en otras áreas como son la agricultura, la salud, y la industria es la robótica. La robótica puede ser utilizada en cualquier campo de la ciencia, ya sea para investigación, aprendizaje didáctico, aplicaciones peligrosas que tengan cargas repetitivas y en donde se vea comprometida la vida de algún ser viviente, gracias a que esta tecnología tiene la capacidad de ser manipulada para diversas funciones a través de simples cambios en l

Control de un robot autónomo móvil para la recogida de objetos (mejora del rendimiento en el control de manipuladores robóticos mediante combinación de técnicas de control robusto y predictivo)

Classical control techniques for robot manipulators do not deal effectively with problems such as model uncertainties, completely unknown disturbances and constraints. In this thesis some robust and control techniques are designed and implemented with better performance in terms of robustness and computational efficiency with respect to the classical techniques. Real results obtained from an industrial manipulator show the efficiency and improvement of these new techniques with respect to up-to-day proposed ones.Las técnicas clásicas de control de manipuladores robóticos no tratan eficientemente problemas tales como las incertidumbres del modelo, perturbaciones totalmente desconocidas y ligaduras. En esta tesis se diseñan e implementan técnicas de control robusto y predictivo que añaden mejores prestaciones en términos de robustez y eficiencia computacional respecto a las técnicas clásicas. Los resultados reales obtenidos con un manipulador industrial muestran la eficiencia y la mejora de estas nuevas técnicas respecto a las presentes en la literatura actual