Laboratorio de Robótica Computacional del IRI
El Laboratorio de Robótica Computacional se creó para investigar los aspectos computacionales y de implementación que surgen en el diseño, la construcción, y el control de los sistemas robóticos avanzados. Entre estos sistemas podemos destacar los robots paralelos, los brazos robóticos antropomorfos, las prótesis inteligentes, los sistemas biomecánicos de apoyo al movimiento oa la rehabilitación, u otros robots de topología diversa que, por tener capacidad sensora y de adaptación suficiente, puedan interactuar con humanos de forma ágil y segura.
La actividad del laboratorio se centra en el análisis y construcción de prototipos robóticos para validar algoritmos de análisis posicional, detección de colisiones, caracterización del espacio de configuraciones, cálculo de singularidades, obtención de espacios de trabajo, cinemática y dinámica directa o inversa, o planificación y control óptimo de trayectorias.
Servicios que ofrece
- Cinemática computacional: Problemas de análisis posicional, caracterización del espacio de configuraciones, cálculo de singularidades, y obtención de los espacios de trabajo de un sistema mutisólido complejo. Métodos de continuación, de poda y bisección, o algebraico-geométricos para la resolución de estos problemas. Métodos basados en la geometría de distancias. Aplicaciones en el análisis posicional de biomoléculas.
- Análisis y simulación dinámica: Métodos para la obtención de modelos dinámicos de sistemas multisólido generales. Algoritmos para la obtención de simulaciones precisas que puedan tener en cuenta las colisiones de los sistemas con su entorno. Aplicaciones a sistemas robóticos y biomecánicos.
- Planificación de movimientos: Algoritmos para la búsqueda de movimientos factibles entre dos configuraciones dadas de un sistema multisólido, teniendo en cuenta las restricciones cinemáticas, dinámicas, y de no colisión del sistema, así como la capacidad motora limitada, o los límites impuestos por la resistencia finita de los materiales de fabricación. Obtención de trayectorias energéticamente eficientes para alcanzar períodos largos de autonomía en estos sistemas. Cálculo de trayectorias de tiempo mínimo.
- Control de movimientos: Estrategias de control que estabilicen los sistemas, ya sea en torno a un estado de referencia, oa lo largo de una trayectoria planificada. Técnicas de control óptimo, no lineal, y robusto para sistemas multisólido con cadenas cerradas y singularidades.
Proyecto KYODIN+
Reto: Actualmente, la robótica está experimentando un cambio de tendencia desde robots industriales especializados, diseñados para realizar operaciones repetitivas de forma rutinaria, hacia robots más ligeros y versátiles, cada vez más integrados en nuestra vida cotidiana, compartiendo nuestros entornos familiares e interactuando con nosotros. Este cambio aporta una nueva forma de pensar cómo deben funcionar los robots. En un entorno industrial, las tareas asignadas a los robots están perfectamente definidas y se desarrollan en un entorno totalmente conocido y absolutamente controlado. En este contexto, prácticamente nada queda en la improvisación. Sin embargo, un robot que opera en un contexto humano no tiene un modelo exacto del entorno, que sólo se conoce parcialmente y está sujeto a cambios inesperados. Dado que la situación se desconoce con antelación, no es posible realizar un plan preciso de las acciones del robot, por lo que se debe dejar un margen de actuación para que el robot pueda reaccionar adecuadamente a la situación actual, comportándose de forma segura y eficiente.
Solución: En este proyecto, proponemos formalizar los conceptos de agilidad y gracia de forma cuantitativa y desarrollar un optimizador de trayectorias capaz de producir movimientos ágiles y gráciles compatibles con todas las restricciones cinemáticas y dinámicas del robot; es decir, evitando colisiones y respetando los límites y limitaciones de articulación en las fuerzas que pueden ejercer los actuadores. Dada una trayectoria inicial factible, el optimizador debe mejorarla de acuerdo con la función de coste seleccionada satisfaciendo las restricciones mencionadas anteriormente. En particular, el optimizador propuesto debería ser capaz de abordar tareas con (1) robots en serie, (2) robots paralelos y, en general, cadenas cinemáticas cerradas de cualquier topología, y (3) robots fijos o móviles de cualquier tipo que manipulen un conocido.
Equipamientos
- El taller de prototipado (o maker lab)
- Robots manipuladores, paralelos y móviles.
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