PRENSA IBERO
• El sistema de control permite a dos robots móviles coordinarse para sujetar y transportar objetos sin depender de una estructura rígida o de un controlador central • Combina robótica suave, funciones fraccionales y un gemelo digital para que los robots puedan coordinar sus movimientos y mantener un objeto bajo control • Las pruebas, realizadas en simulación y con robots físicos, mostraron reducciones de hasta 99% en el error angular frente al caso de referencia y un comportamiento más suave durante el transporte
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Reportero de la Dirección de Comunicación Institucional · Contacto de prensa: luis.reyes@ibero.mx
Son dos robots que se mueven de forma coordinada para acercarse a un objeto, rodearlo, mantenerlo sujeto y trasladarlo hacia un destino. Esta tecnología ya fue puesta a prueba por investigadores de la Universidad Iberoamericana (IBERO), quienes desarrollaron un nuevo método de control para sistemas de múltiples robots.
El trabajo, publicado en la revista científica Results in Engineering, propone un esquema de control fraccional-conformable descentralizado
En la investigación participaron los investigadores Mtro. Juan C. Tejada, Dr. Alexandro López-González, Dr. Eduardo G. Hernández-Martínez, Dr. Andrés Guillermo Molano-Jiménez y el Dr. Guillermo Fernández-Anaya de la División de Ciencia, Arte y Tecnología (DiCAT) de la Universidad Iberoamericana (IBERO). También, el Mtro. Alejandro Toro-Ossaba, de la Universidad EIA de Antioquia, Colombia, y el Dr. Daniel Sanin-Villa de la Universidad EAFIT de Antioquia, Colombia.
Uno de los elementos centrales de la investigación es que los robots no dependen de un sistema centralizado que controle cada uno de sus movimientos. En cambio, el método permite que cada agente ajuste su posición a partir de información relativa de su entorno y de la formación que debe mantener.
Para conseguirlo, el equipo incorporó funciones fraccionales conformables (CFF) al sistema de control. Este recurso matemático permite modificar la respuesta del controlador y tomar en cuenta comportamientos que pueden presentar efectos de memoria, interacciones y dinámicas más complejas que las que describen los modelos tradicionales.
La propuesta integra un gemelo digital, una representación virtual del sistema físico que funciona como referencia para dirigir el movimiento global. Este gemelo digital usa un controlador LQR para orientar al conjunto hacia una trayectoria determinada, mientras el controlador fraccional se encarga de mantener la coordinación local entre los robots.
La combinación permite separar dos problemas: por un lado, establecer hacia dónde debe desplazarse el sistema y, por otro, lograr que los robots mantengan entre sí la posición necesaria para transportar el objeto.
El experimento fue diseñado en cuatro etapas: posicionamiento inicial, aproximación al objeto evitando colisiones, cierre o “caging” para mantenerlo confinado entre las pinzas y, finalmente, transporte hacia el destino.
La estrategia de “caging” resulta relevante porque los robots no necesitan sujetar el objeto mediante un agarre rígido convencional. En lugar de ello, mantienen el objeto confinado mediante su posición relativa y las pinzas suaves, una característica que puede ser útil cuando se trabaja con objetos cuya geometría no es completamente conocida o que requieren una interacción más cuidadosa.
Para validar el método, los investigadores usaron dos robots omnidireccionales YAHBOOM ROSMASTER X3 equipados con pinzas suaves. El experimento se realizó con un sistema de captura de movimiento integrado por seis cámaras Vicon en un espacio de tres por seis metros y se efectuaron pruebas mediante el simulador Webots. El sistema de programación utilizó ROS2 Humble.
Los robots realizaron dos tipos de recorridos: una trayectoria circular y otra sinusoidal, mientras mantenían el objeto dentro de la formación.
Uno de los resultados que destaca el estudio es el comportamiento de las distintas funciones fraccionales evaluadas. Los investigadores probaron funciones constantes, polinomiales, sinusoidales y logarítmicas.
Las funciones no constantes, particularmente las polinomiales y logarítmicas, aceleraron la estabilización del sistema y redujeron el error angular hasta en 99% respecto al caso de referencia con función constante. Además, el gemelo digital basado en LQR alcanzó una precisión de posición inferior a un centímetro y mantuvo las desviaciones de orientación por debajo de 0.15 radianes bajo condiciones dinámicas.
Los resultados muestran que el sistema mantuvo la formación de los dos robots alrededor del objeto durante el transporte y consiguió trayectorias más suaves. En las pruebas de transporte, el error promedio de seguimiento de posición del objeto se mantuvo entre 0.12 y 0.14 metros.
Los errores de orientación reportados estuvieron en órdenes de magnitud muy pequeños. Frente a un controlador distribuido de orden entero, el esquema fraccional-conformable mostró una convergencia más rápida de la formación y menores oscilaciones transitorias.
Otro aspecto relevante es que esta mejora no implicó aumentar los requerimientos de comunicación o el esfuerzo de control, de acuerdo con los resultados reportados por el equipo investigador.
Más allá del experimento, la investigación abre posibilidades para utilizar sistemas de múltiples robots en espacios donde transportar objetos requiere precisión, adaptación y coordinación.
Los autores señalan como posibles ámbitos de aplicación los almacenes y la logística, la asistencia quirúrgica y operaciones en campo, particularmente en escenarios donde los objetos pueden presentar diferentes geometrías o donde resulta importante que los robots puedan adaptarse sin depender de un controlador centralizado.
El valor de la propuesta está en combinar diferentes tecnologías: robots móviles, pinzas suaves, control descentralizado, cálculo fraccional y gemelos digitales. El resultado es un sistema que busca que varias máquinas puedan trabajar juntas de manera coordinada, incluso cuando las condiciones de movimiento cambian.
Para los investigadores, uno de los principales aportes consiste en utilizar las funciones fraccionales conformables no únicamente como una herramienta matemática para modelar un sistema, sino como “elementos ajustables dentro de la propia estrategia de control”.
De acuerdo con el artículo (que puedes consultar en este enlace), se trata del primer estudio que analiza de manera sistemática este recurso para el transporte cooperativo de objetos mediante robots con pinzas suaves y control descentralizado.
La investigación continúa abierta. Entre las siguientes etapas planteadas se encuentran el desarrollo de nuevas funciones fraccionales, la optimización de sus parámetros mediante métodos metaheurísticos y aprendizaje por refuerzo, así como la incorporación de sensores en las pinzas para controlar con mayor precisión las fuerzas de interacción entre los robots y los objetos.
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