APRENDIZAJE PROFUNDO PARA EL MOVIMIENTO PRECISO DE LA ROBOTICA COLABORATIVA
LA FEDERACION INTERNACIONAL DE ROBOTICA (IFR) INFORMO DE LA EXISTENCIA DE ALREDEDOR DE 3 MILLONES DE ROBOTS OPERANDO EN 2020, SUFRIENDO ESTA CANTIDAD UN AUMENTO DEL 10% INTERANUAL. ESTA OMNIPRESENCIA DE LSO ROBOTS HACE QUE LA INTE...
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Descripción del proyecto
LA FEDERACION INTERNACIONAL DE ROBOTICA (IFR) INFORMO DE LA EXISTENCIA DE ALREDEDOR DE 3 MILLONES DE ROBOTS OPERANDO EN 2020, SUFRIENDO ESTA CANTIDAD UN AUMENTO DEL 10% INTERANUAL. ESTA OMNIPRESENCIA DE LSO ROBOTS HACE QUE LA INTERACCION HUMANO-ROBOT (HRI) SE CONVIERTA GRADUALMENTE EN EL FOCO DE NUEVAS APLICACIONES ROBOTICAS, EN LAS QUE UNA NUEVA GENERACION DE ROBOTS (ROBOTS COLABORATIVOS) COMIENZA A COEXISTIR E INTERACTUAR FISICAMENTE CON HUMANOS. EN REALIDAD, ESTOS ROBOTS COLABORATIVOS, TAMBIEN CONOCIDOS COMO COBOTS, ESTAN DISEÑADOS Y DESTINADOS A TRABAJAR CON HUMANOS CON EL FIN DE REDUCIR LAS CARGAS DE LEVANTAR PESOS O LA REALIZACION DE TAREAS LABORIOSAS O TEDIOSAS. LA PRESENCIA DE ESTOS COBOTS LIDERA LA REVOLUCION DIGITAL EN LA INTERACCION COLABORATIVA ENTRE HUMANOS Y ROBOTS. UN COBOT TRABAJANDO MANO A MANO CON UN HUMANO CONLLEVA Y DEMANDA UN HRI FISICO SEGURO, LO QUE IMPLICA EL DESEMPEÑO Y OPERATORIA DEL COBOT EN UN ENTORNO COMPLEJO Y DESESTRUCTURADO EN EL CUAL LAS ACCIONES HUMANAS NO PUEDEN MODELARSE. ESTA INCERTIDUMBRE EXIGE QUE EL COMPORTAMIENTO DEL COBOT DEBA SER AUTONOMO, ADAPTATIVO Y SEGURO. EL LOGRO DE TAL COMPORTAMIENTO SOLO PUEDE ABORDARSE CONSIDERANDO SENSORES, ACTUADORES Y ARQUITECTURA DE CONTROL EN SU CONJUNTO.ES IMPORTANTE DESTACAR QUE ENCONTRAMOS LA ULTIMA GENERACION DE ROBOTS COLABORATIVOS (COBOT) QUE INCORPORAN ACTUADORES ELASTICOS PARA PERMITIR EL CUMPLIMIENTO PASIVO Y AYUDAR A CUMPLIR CON HRI SEGURO. PERO ESTO HACE QUE EL CONTROL DE PAR COBOT CON UNA FUERZA MINIMA NO SEA ADECUADO PARA LA TEORIA DE CONTROL CLASICA DEBIDO A SU COMPLEJA DINAMICA NO LINEAL.ESTE PROYECTO SE ENFOCA EN PROPONER UNA METODOLOGIA DE MODELADO DE DINAMICA DE COBOT Y EL CONTROL DE COBOT SUBSIGUIENTE QUE DEBEN APRENDERSE EN LUGAR DE CALCULARSE, ES DECIR, MODELADO Y CONTROL BASADO EN DATOS VERSUS BASADO EN ECUACIONES. PARA ELLO, PROPONEMOS LA INTEGRACION DE METODOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO (ML) SIGUIENDO UNA METODOLOGIA DE CUATRO ETAPAS. (I) ADQUISICION DE DATOS DE DINAMICA DE COBOT, (II) CONSTRUCCION DE ARQUITECTURA DE RED NEURONAL, (III) CAPACITACION Y VALIDACION, Y (IV) IMPLEMENTACION DE LAS SOLUCIONES EN UN COBOT REAL.HASTA DONDE SABEMOS, DLROB ES UNA DE LAS PRIMERAS INICIATIVAS QUE APLICAN ML AL DESARROLLO DE MODELOS DINAMICOS (DIRECTOS E INDIRECTOS) DE COBOTS CON EL OBJETIVO DE LOGRAR CONTROLADORES MAS ROBUSTOS Y PRECISOS Y TAMBIEN SIMULADORES EN ROBOTS COMPLEJOS CON ARTICULACIONES ELASTICAS (COBOTS ) QUE PERMITEN UNA INTERACCION SEGURA ENTRE HUMANOS Y ROBOTS (HRI).ESTE ENFOQUE BASADO EN MODELOS SEGUIRA UN DISEÑO DE MODELADO DINAMICO SIGUIENDO EL PARADIGMA CONSTRUCTIVO BASADO EN LA PRIMERA SIMULACION MODEL-IN-THE-LOOP (MIL) A TRAVES DE LA SIMULACION SOFTWARE-IN-THE-LOOP (SIL) Y FINALMENTE HARDWARE-IN-THE-LOOP (HIL) IMPLEMENTACION. EL OBJETIVO FINAL DE ESTE PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO IMPULSAR LA INTERACCION ACTUAL DE COBOTS HUMANOS SEGUROS Y DE ULTIMA GENERACION, ASEGURANDO EL CONTROL DEL PAR DE CUMPLIMIENTO QUE LLEVA LOS COBOTS DE LAS FABRICAS A LOS LUGARES DE TRABAJO Y ENTORNOS SOCIALES DIARIOS. ODELADO DINAMICO DE COBOTS\EVALUACION COMPARATIVA DE DINAMICA\REDES NEURONALES RECURRENTES\ROBOTICA COMPATIBLE\APRENDIZAJE AUTOMATICO
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