Un enfoque lagrangiano para el control basado en aprendizaje de robots manipuladores
"Se realiza el estudio de aprendizaje de máquina e iterativo para diseñar un esquema de control que resuelva problemas de servo-control (simplicidad estructural y seguimiento perfecto) en robots manipuladores. Dicho esquema posee una clara interpretación en sus ecuaciones físicas constituidas p...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | México |
| Institución: | Benemérita Universidad Autónoma de Puebla |
| Repositorio: | Repositorio Institucional de Acceso Abierto RIAA-BUAP |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorioinstitucional.buap.mx:20.500.12371/17108 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12371/17108 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA Robótica--Investigación Robots industriales Manipuladores (Mecanismo)--Control automático Robots--Sistemas de control--Simulación por computadora Sistemas de control adaptable Redes neuronales (Computación) Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) |
| Sumario: | "Se realiza el estudio de aprendizaje de máquina e iterativo para diseñar un esquema de control que resuelva problemas de servo-control (simplicidad estructural y seguimiento perfecto) en robots manipuladores. Dicho esquema posee una clara interpretación en sus ecuaciones físicas constituidas por el formalismo de Euler-Lagrange y la teoría de pasividad de sistemas de control en robots manipuladores. Se realizan simulaciones en MATLAB de ambos tipos de aprendizaje, en el caso del aprendizaje de máquina se trabaja con una red neuronal de una sola capa aplicada al lazo cerrado de control cartesiano y articular para el control de posición del robot manipulador de dos grados de libertad. Para el aprendizaje iterativo recursivo y el aprendizaje por tareas repetitivas se realiza una serie de simulaciones con sistemas de primer y segundo orden en MATLAB y Simulink donde se trabaja con el algoritmo de control uk=uk−1+βyek, característico de este tipo de aprendizaje, en conjunto con el control proporcional derivativo (PD). Se obtienen simulaciones del control de posición del robot manipulador de un grado de libertad y de dos grados de libertad, con estos resultados se obtienen sus normas euclidianas L2 que definen el índice de desempeño en los algoritmos de control". |
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