Determinación de la orientación angular del pedúnculo de frutos mediante el sensor de fuerza en un robot colaborativo

[ES] Este Trabajo de Fin de Máster propone una estrategia para estimar la orientación del pedúnculo de un fruto durante la recolección robotizada. La propuesta se basa en el uso de la programación del robot en modo de control de fuerza para poder analizar los componentes del vector de fuerza y, a pa...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Muñoz Casi, Carlos
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2025
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/226772
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/226772
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Sensor de fuerza
Robot
Robot recolector
Garra
Force sensor
Robot harvest
End effector
Máster Universitario en Ingeniería Mecatrónica-Màster Universitari en Enginyeria Mecatrònica
Descripción
Sumario:[ES] Este Trabajo de Fin de Máster propone una estrategia para estimar la orientación del pedúnculo de un fruto durante la recolección robotizada. La propuesta se basa en el uso de la programación del robot en modo de control de fuerza para poder analizar los componentes del vector de fuerza y, a partir de ellos, estimar la orientación del pedúnculo. El proceso se realiza mientras se manipula el fruto con una garra. El control se implementa y experimenta en un robot UR5e que tiene incorporado un sensor de fuerza de seis ejes en la muñeca. El trabajo se enmarca dentro de la línea de investigación en robótica agrícola para procesos de recolección (Proyecto AVI ref. INNEST/2023/106). En este tipo de aplicaciones, normalmente se emplean técnicas de visión artificial 2D y 3D para la localización y orientación del fruto, y el modo de control de fuerza del robot para procesos de corte del pedúnculo. Sin embargo, el análisis de los componentes del sensor de fuerza se plantea como un método complementario a la visión artificial que puede ayudar a estimar mejor la orientación del fruto. Para el desarrollo de este proyecto ha sido necesaria la realización de pruebas sobre diversos dispositivos previamente diseñados e impresos en 3D, así como el desarrollo de un programa en modo de control de fuerza para el robot, que permite monitorizar y procesar iterativamente los datos de fuerza del sensor con el fin de estimar la orientación del pedúnculo del modelo impreso. Finalmente, el modelo ha sido evaluado estadísticamente para analizar la fiabilidad y las prestaciones del proceso.