Control Híbrido Bioinspirado de Aprendizaje Simultáneo de Movimiento y Fuerza para Manipuladores Robóticos Bajo...

Área de la Ciencia:

• Robótica; Teoría de Control; Sistemas Bioinspirados

Sus antecedentes:

• Los sistemas biológicos exhiben coordinación de movimiento adaptativa.
• Los manipuladores robóticos requieren un control preciso y adaptable para una interacción diestra.
• Los entornos físicamente restringidos plantean desafíos para el control robótico.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una estrategia de control bioinspirada para la coordinación precisa y adaptable de movimiento y fuerza en manipuladores robóticos.
• Mejorar la robustez y precisión de los robots en entornos restringidos.
• Permitir la inteligencia incorporada y la interacción diestra.

Principales métodos:

• Se propuso un marco de control híbrido de movimiento y fuerza basado en aprendizaje (LMFC).
• Se formuló la coordinación de movimiento y fuerza como un problema de programación cuadrática variable en el tiempo (TVQP).
• Se integró un controlador basado en RNN para el aprendizaje adaptativo y la estimación de parámetros en línea.

Principales resultados:

• El marco LMFC regula eficazmente el movimiento y las fuerzas de interacción bajo información cinemática incompleta.
• Se incorporaron restricciones prácticas (límites de articulaciones, orientación, obstáculos) en el nivel de aceleración.
• El controlador RNN mitigó la deriva de las articulaciones y estimó parámetros cinemáticos inciertos en línea.

Conclusiones:

• El marco LMFC propuesto demuestra eficacia y practicidad para el control robótico adaptativo y adaptable.
• El enfoque mejora las capacidades robóticas en entornos ricos en restricciones.
• Las estrategias bioinspiradas ofrecen un potencial significativo para aplicaciones robóticas avanzadas.