Diseño, simulación, identificación dinámica y control de un robot serial esférico RRPR como plataforma didáctica de manipulación de objetos

Resumen

Todo control basado en el modelo presupone el conocimiento de las masas, los centros de masa y las inercias de los eslabones; sin embargo, el diseño solo proporciona una aproximación de estos valores. Khalil y Dombre demuestran que el modelo dinámico depende de un subconjunto de ellos, los parámetros inerciales base, el cual puede estimarse por identificación a partir de movimientos y pares articulares. La exactitud de esos parámetros condiciona el desempeño del control por par calculado: Vivas reportó que, en un SCARA simulado, incrementar los parámetros del modelo hasta en un 35 % elevó el error transitorio de 2,75 mm a 33 mm. En el programa de Ingeniería Electrónica de la Universidad Popular del Cesar, los trabajos de grado previos sobre un manipulador antropomórfico y un SCARA compararon PD o PID con el par calculado; no obstante, identificaron funciones de transferencia por articulación y no los parámetros físicos del modelo. En consecuencia, se propone un robot serial esférico RRPR de banco, formado por un giro de la base, una elevación del brazo, una extensión telescópica y un giro de muñeca alrededor del eje del brazo, como plataforma didáctica para la manipulación de objetos de distintas masas situados a varias alturas. En esta arquitectura, la gravedad actúa sobre la articulación de elevación y sobre la prismática, y su efecto varía con la inclinación del brazo; por ello, intervienen más parámetros base que en un robot de ejes verticales. Las singularidades se excluyen mediante una extensión mínima del brazo y un rango de elevación acotado. La metodología comprende cinco etapas. Primero, se diseñará la estructura tridimensional a partir de los puntos de trabajo, el rango de masas, la extensión mínima y el rango de elevación. Segundo, se formularán con OpenSYMORO los modelos geométricos, cinemático y dinámico inverso, junto con los parámetros base. Tercero, estos parámetros se identificarán por mínimos cuadrados con datos simulados contaminados con ruido de distintos niveles, a partir de trayectorias de excitación cuyo condicionamiento será evaluado. Cuarto, se sintonizarán un PID y un control por par calculado, este último con los parámetros del CAD y con los identificados. Finalmente, el desempeño se evaluará en MATLAB con Simulink y Simscape Multibody, incluida una validación cruzada con un ciclo no empleado en la identificación. La simulación ofrece una ventaja ausente en un robot físico: los parámetros verdaderos son conocidos y, por tanto, el error de identificación puede medirse. Los indicadores abarcarán el alcance y los márgenes frente a las singularidades, los esfuerzos articulares, el error de cada parámetro identificado, el error de predicción de pares y el error de seguimiento, máximo y cuadrático medio, de tres controladores: PID, par calculado con parámetros exactos y par calculado con parámetros identificados. Esta comparación permitirá separar el error atribuible a la identificación del atribuible al controlador. Así, se espera aportar un caso didáctico que recorra el ciclo completo de modelado, identificación y control basado en el modelo, junto con un procedimiento de identificación aplicable al robot real en una fase posterior.