Modelado cinemático inverso con control de forma de un robot blando mediante algoritmos genéticos

• García Samartín, Jorge Francisco ^[1] ; del Cerro, Jaime ^[1] ; Barrientos, Antonio ^[1]
  1. [1] Universidad Politécnica de Madrid

     Universidad Politécnica de Madrid

     Madrid, España

     
• Localización: Jornadas de Automática, ISSN-e 3045-4093, Nº. 45, 2024
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Inverse kinematic modelling with shape control of a soft robot using genetic algorithms
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    Uno de los principales problemas que está encontrando la robótica blanda y, en parte, frenando su auge, es la dificultad para modelar con precisión la cinemática inversa de estos manipuladores. Su carácter redundante hace compleja esta tarea y, en multitud de ocasiones, las técnicas de aprendizaje automático precisan de un número de muestras difícilmente alcanzable. Se presenta aquí un algoritmo genético que, a partir del modelo cinemático directo, fácilmente obtenible, logra notables resultados, tanto en términos de precisión como de tiempo. En concreto se ha conseguido, al aplicarlo sobre un robot neumático modular, un error de 0.9 mm con tiempos de ejecución de 12 s. La metodología desarrollada permite, además, gestionar las redundancias y elegir la pose que se desea que el robot adopte, pudiendo recibir como entrada, además de las coordenadas del extremo, la posición deseada de cuantos módulos intermedios se precise. Esto abre la puerta a posibles aplicaciones de interés, como la teleoperación de manipuladores blandos mediante realidad virtual.

  • English

    One of the primary challenges facing soft robotics is the difficulty in accurately modelling the inverse kinematics of these manipulators. Their redundant nature makes this task complex, and on numerous occasions, machine learning techniques requirea number of samples that is difficult to achieve. In this paper, we present a genetic algorithm that, based on the readily accessible direct kinematic model, achieves remarkable results in terms of accuracy and time. In particular, when applied to a modular pneumatic robot, an error of 0,9 mm has been achieved with execution times of 12 s. The methodology developed also allowsredundancies to be managed and the pose that the robot is to adopt to be chosen. Furthermore, it is capable of receiving as input,in addition to the coordinates of the end, the desired position of as many intermediate modules as required. This opens the door to potential applications of interest, such as the teleoperation of soft manipulators by means of virtual reality