Automatización de una estación virtual en Factory I/O a través de comunicación Modbus y Matlab

En este trabajo final de grado desarrollaremos a través de la plataforma Factory I/O una simulación de una mezcladora industrial. Utilizando el programa Matlab lograremos conectarnos con la simulación mediante el protocolo de comunicación Modbus y probaremos la respuesta del sistema simulado frente a diferentes modelos de control.<br /

Planificación de trayectorias de equipos de robots en entornos desconocidos.

Hoy día podemos decir que los robots se han convertido en un recurso valioso para las empresas tecnológicas, siendo los robots móviles uno de los tipos de robots más importantes. Una de las posibles utilidades de este tipo de robots es la recogida y entrega de materiales desde un punto a otro en un entorno dinámico. Para este trabajo suponemos que los robots no conocen a priori el entorno, es decir, no existe ninguna unidad central que pueda dar a estos robots la información real del entorno. El enfoque principal de este trabajo de fin de grado consiste en implementar un programa en el lenguaje de programación Matlab capaz de simular el movimiento de un equipo de robots, situados en un mapa dividido en celdas y, a priori, desconocido para estos, desde unos estados iniciales hasta unos estados finales en los que se cumplan las metas definidas según una fórmula booleana. Ya que los mapas son desconocidos a priori por los robots supondremos que estos son capaces de reconocer de alguna forma el entorno que les rodea, ya sea, por ejemplo, gracias a sensores de proximidad o cámaras, entre otros; sin embargo, cabe destacar que el reconocimiento de este entorno se hará de manera probabilista por cada uno de los robots, pudiendo esta información del entorno recogida por los robots no ser totalmente fiel a la información del entorno real. Además, también es importante mencionar que estos robots son capaces de comunicarse entre ellos para compartir la información probabilista del entorno que hayan podido obtener, por ejemplo, con un dispositivo Wifi. Estos aspectos son importantes de cara a un futuro donde se quisiera utilizar esta simulación en un entorno real con robots físicos. Dentro de los objetivos de desarrollo sostenible (ODS) este trabajo de fin de grado contribuye al objetivo número 9, concretamente con el punto 9.5 el cual tiene como una de sus metas el aumento de la investigación científica.<br /

Diseño y evaluación de algoritmos de planificación de trayectorias en sistemas multirobot

En este trabajo, se ha realizado un análisis de 3 algoritmos de generación de trayectorias para equipos multi-robot. Estos algoritmos emplean sistemas de transiciones para modelar el equipo y emplean métodos de programación matemática o de búsqueda en grafos para generar las trayectorias.Este análisis se ha realizado de forma empírica a través de una serie de pruebas en las que se han medido y comparado los tiempos de cálculo de cada algoritmo. La herramienta empleada para realizar las pruebas, en la cual están implementados los algoritmos es la "Robot Motion Toolbox" del programa Matlab. La realización de las pruebas se ha automatizado empleando Python.En el trabajo se exponen las bases teóricas de los algoritmos para fundamentar una base. Posteriormente se detalla como se ha desarrollado el trabajo y en que partes se ha dividido su ejecución. Por último, se exponen los resultados y las conclusiones extraídas del análisis.<br /

Automatización de un proceso de fabricación en Factory I/O controlado a través de Unity Pro

Se ha implementado una estación real perteneciente a la célula de fabricación flexible presente en el laboratorio L0.06 del edificio Ada Byron, concretamente la estación número 6. En primer lugar, se ha realizado diseñado y elaborado una maqueta semejante en el software de simulación Factory I/O. A través del control, desarrollado en el software Unity Pro, se ha conseguido que tanto la estación real, como la maqueta de simulación tengan el mismo modo de funcionamiento, habiéndose solucionado los problemas referentes a las diferencias entre estaciones ocasionados por las limitaciones del software de simulación. Por otro lado, se ha diseñado una segunda estación que sirva como continuación de la primera y realiza las funciones de almacén. Los softwares empleados en la implementación son los mismos que se han usado anteriormente. La simulación se realizará en dos ordenadores diferentes. Para ello ha sido necesario realizar un estudio sobre como conectar varias herramientas a una misma red Modbus. <br /

Desarrollo de un sistema de producción en Factory I/O y control avanzado mediante Redes de Petri.

El presente trabajo trata conceptos avanzados en el ámbito de desarrollo, modelado y técnicas de control en sistemas de producción de mediano y gran tamaño. El objetivo que persigue este trabajo es la investigación, en temas y conceptos de la ingeniería de control, sobre los métodos de control basados en las redes de Petri. Se plantea la problemática que surge en el control de sistemas de un tamaño considerable, donde se deben estar realizando varias operaciones a la vez y existe cierta concurrencia y/o conflicto entre las diversas actividades que se ejecutan. Para poder trabajar con un sistema de tal magnitud, se ha dispuesto de la ayuda del simulador Factory I/O. El sistema de control que se ha implementado se basa en las redes de Petri coloreadas (CPN, coloured petri nets). Se exponen las técnicas de modelado y análisis utilizadas que se corresponden con esta técnica de control (refinamiento, grafo de alcanzabilidad, técnicas de reducción y simulación, etc.), para aplicarlas se necesita de herramientas potentes capaces de computar los modelos creados (CPN tools).<br /

On Minimum-time Control of Continuous Petri nets: Centralized and Decentralized Perspectives

Muchos sistemas artificiales, como los sistemas de manufactura, de logística, de telecomunicaciones o de tráfico, pueden ser vistos "de manera natural" como Sistemas Dinámicos de Eventos Discretos (DEDS). Desafortunadamente, cuando tienen grandes poblaciones, estos sistemas pueden sufrir del clásico problema de la explosión de estados. Con la intención de evitar este problema, se pueden aplicar técnicas de fluidificación, obteniendo una relajación fluida del modelo original discreto. Las redes de Petri continuas (CPNs) son una aproximación fluida de las redes de Petri discretas, un conocido formalismo para los DEDS. Una ventaja clave del empleo de las CPNs es que, a menudo, llevan a una substancial reducción del coste computacional. Esta tesis se centra en el control de Redes de Petri continuas temporizadas (TCPNs), donde las transiciones tienen una interpretación temporal asociada. Se asume que los sistemas siguen una semántica de servidores infinitos (velocidad variable) y que las acciones de control aplicables son la disminución de la velocidad del disparo de las transiciones. Se consideran dos interesantes problemas de control en esta tesis: 1) control del marcado objetivo, donde el objetivo es conducir el sistema (tan rápido como sea posible) desde un estado inicial a un estado final deseado, y es similar al problema de control set-point para cualquier sistema de estado continuo; 2) control del flujo óptimo, donde el objetivo es conducir el sistema a un flujo óptimo sin conocimiento a priori del estado final. En particular, estamos interesados en alcanzar el flujo máximo tan rápido como sea posible, lo cual suele ser deseable en la mayoría de sistemas prácticos. El problema de control del marcado objetivo se considera desde las perspectivas centralizada y descentralizada. Proponemos varios controladores centralizados en tiempo mínimo, y todos ellos están basados en una estrategia ON/OFF. Para algunas subclases, como las redes Choice-Free (CF), se garantiza la evolución en tiempo mínimo; mientras que para redes generales, los controladores propuestos son heurísticos. Respecto del problema de control descentralizado, proponemos en primer lugar un controlador descentralizado en tiempo mínimo para redes CF. Para redes generales, proponemos una aproximación distribuida del método Model Predictive Control (MPC); sin embargo en este método no se considera evolución en tiempo mínimo. El problema de control de flujo óptimo (en nuestro caso, flujo máximo) en tiempo mínimo se considera para redes CF. Proponemos un algoritmo heurístico en el que calculamos los "mejores" firing count vectors que llevan al sistema al flujo máximo, y aplicamos una estrategia de disparo ON/OFF. También demostramos que, debido a que las redes CF son persistentes, podemos reducir el tiempo que tarda en alcanzar el flujo máximo con algunos disparos adicionales. Los métodos de control propuestos se han implementado e integrado en una herramienta para Redes de Petri híbridas basada en Matlab, llamada SimHPN

Mejora de un robot móvil para la implementación de algoritmos de control distribuidos.

El objetivo de este trabajo consiste en el diseño y mejora de unos robots móviles que actualmente se utilizan en una plataforma en uno de los laboratorios del Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas. Actualmente son robots controlados con la ayuda de una placa Arduino y se quiere incrementar su capacidad de cálculo y para eso se plantea añadir una placa Rasberry Pi 3 y un conjunto de sensores.<br /

Aprendizaje por Refuerzo y Planificación en un Sistema Multirobot

Este Trabajo Fin de Grado aborda el problema de navegación de unos agentes móviles sobre un entorno con obstáculos desconocidos para ellos, realizando los movimientos necesarios para alcanzar una serie de posiciones finales partiendo de unas iniciales. El método elegido para su resolución ha sido el algoritmo Dyna-Q, que combina técnicas Aprendizaje por Refuerzo y Planificación, implementándose primero en el caso de un agente para después extenderlo al caso multiagente mediante un planteamiento propuesto en este estudio. Se ha realizado una fase de experimentación sobre los parámetros del algoritmo para el caso de un agente con el fin de interpretar su influencia sobre la ejecución del problema, y determinados resultados se han aplicado sobre los casos multiagente y se ha evaluado su viabilidad. Finalmente, se ha planteado la implementación de los métodos y evaluación de los resultados sobre una plataforma real compuesta por varios agentes móviles, abarcando las posibles limitaciones que presente. planteado la implementación de los métodos y evaluación de los resultados sobre una plataforma real compuesta por varios agentes móviles,abarcando las posibles limitaciones que presente

Cálculo optimizado de puntos intermedios en la planificación de rutas

Los robots móviles tienen muchas aplicaciones, una de ella siendo la de transportarobjetos dentro de una fabrica, almacén o entorno industrial desde una posición inicialhasta una posición final. Existen muchos caminos para llegar a un destino fijado, sinembargo, en muchos casos el camino de mayor interés es el de menor distancia recorrida,ya que permite reducir el tiempo de ejecución, así como el coste de producción. EsteTrabajo Final de Grado (TFG) se centra en el problema de planificación de trayectoriasde un robot móvil con el objetivo de obtener trayectorias más cortas para que el robotalcance el destino final.Se parte de un mapa de un entorno de trabajo dividido en regiones (o celdas), al cualse le aplica un algoritmo de planificación de trayectorias para obtener la secuencia deregiones más corta para llegar al destino. Esta partición se abstrae en un grafo, dondelos nodos modelan las regiones de dicho entorno. Aplicando el algoritmo Dijkstra parala planificación de trayectorias, se calcula, el camino más corto desde un nodo inicial alresto de los nodos del grafo. Este camino en realidad devuelve una secuencia de regionesque el robot tiene que seguir para alcanzar el destino final. Sin embargo, para obtenerla trayectoria exacta para el robot, se debe especificar los puntos intermedios por cualestiene que pasar el robot, en particular, para dos regiones adyacentes se debe saber el puntoexacto de cruce entre las celdas. Este TFG consiste en la implementación y evaluaciónde dos algoritmos para calcular estos puntos intermedios. El primer algoritmo que se haimplementado está basado en el cálculo de los puntos medios del segmento que tienen encomún dos regiones, y el segundo algoritmo se basa en el cálculo del punto de intersecciónentre el segmento común y la recta que une los centros de las dos celdas por las que tieneque pasar.Estos algoritmos calculan los puntos de la trayectoria que el robot ha de seguir parallegar a una posición final sin colisionar con ningún obstáculo. Una vez implementados, esnecesario evaluarlos y compararlos. El algoritmo que calcula la trayectoria que recorre unamenor distancia es el que debe ser usado para que el cálculo de los puntos sea optimizado.<br /

Simulador en ROS de una plataforma de robots móviles

El objetivo de este trabajo es la generación de un entorno de simulación en ROS (Robotic Operating System) correspondiente a una plataforma de robots móviles que se encuentra en uno de los laboratorios del Departamento de Ingeniería Informática y de Sistemas. A partir de los datos reales que proporciona la plataforma se desarrolla un programa en C++ que traslade el escenario real a un entorno simulado de manera automática. Los escenarios creados se utilizan en el simulador Stage. Una vez generado el entorno simulado se realizan simulaciones de navegación autónoma mediante la adaptación de un paquete de navegación de ROS a la simulación creada. En ellas se envía una posición objetivo a un robot simulado y este lo alcanza evitando los distintos obstáculos del entorno.<br /