Diseño e implementación de un sistema de optimización de trayectoria en el robot Sawyer para tareas de clasificación con monitoreo

Abstract

La evolución en la técnica de los procesos industriales ha exigido la mejora constante de las capacidades de la robótica como precisión, procesamiento u optimización de tiempo con el fin de extender sus aplicaciones. Para los robots manipuladores, la retroalimentación permite disminuir el error al identificar el estado de la posición inicial del objeto, de la posición final deseada y obstáculos en el área. Con dicha información, y empleando los controladores del fabricante, es posible ejecutar el movimiento del robot aplicando cinemática inversa. Sin embargo, dicho controlador no permite la optimizar factores como el tiempo de desplazamiento, la energía empleada, o la suavidad de la transición. Esto, principalmente, a la dificultad de generar un recorrido continuo sobre las infinitas soluciones de trayectorias, característico de los robots redundantes. En este sentido, la problemática se centra en obtener la trayectoria óptima en parámetros de tiempo y suavidad para un robot manipulador. Por ello, en esta tesis se propone el diseño e implementación de un sistema de control empleando una ecuación costo que permita obtener la trayectoria óptima continua con el menor tiempo y menores valores de sobre aceleración, con una ponderación entre ambas variables que el usuario definirá de acuerdo a la aplicación. El sistema fue implementado en el robot Sawyer de Rethink Robotics para ejecutar una tarea de clasificación flexible con una interfaz de monitoreo online que emplea los servicios de nube y una retroalimentación por cámara que permite identificar la posición cartesiana del objeto de interés. El problema de optimización de trayectoria se resuelve empleando el método L-BFGS-B (Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno) luego de transformar las restricciones mecánicas del robot a una única restricción, con el fin de reducir el costo computacional. Los resultados demostraron que el controlador propuesto puede ser escalado a distintos robots manipuladores permitiendo la mejora en la toma de decisiones, así como el incremento de seguridad al mejorar la estabilidad y el rendimiento de las aplicaciones con monitoreo en tiempo real.