Aplicación de la inteligencia artificial en la resolución de cinemática inversa en brazos robóticos de n grados de libertad

• Autor: Pillco Quispe, Jose Mauro
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
• Repositorio: UNSAAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/10398
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12918/10398
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Cinemática inversa; Manipuladores robóticos; Algoritmo de evolución diferencial; Optimización; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.02

En el presente estudio, la resolución de la cinemática inversa en manipuladores robóticos con múltiples grados de libertad es un desafío en robótica avanzada debido a la multiplicidad de soluciones y la dependencia de condiciones iniciales. Este estudio propone y evalúa tres variantes del algoritmo de Evolución Diferencial (DE) para mejorar la precisión y eficiencia en este problema. Las estrategias incluyen: (1) DE con CR Dinámico, con ajuste decreciente de la tasa de recombinación; (2) DE con CR y F Dinámicos, con ajustes simultáneos en recombinación y mutación para optimizar la convergencia; y (3) DE con Movimiento Natural, inspirado en la biomecánica humana, donde las articulaciones cercanas a la base inician con mayor movilidad, mientras que las distales aumentan su ajuste en generaciones posteriores. El manipulador PUMA 560 se utilizó como banco de pruebas, midiendo el error posicional y el tiempo de ejecución. La variante DE con CR y F Dinámicos mostró el mejor desempeño, con un error posicional de 0.002963 mm y un tiempo total de ejecución de 0.0548 s, superando al DE clásico. Además, se confirmó que la complejidad computacional O(G×N×D) mantiene la escalabilidad del enfoque. En conclusión, las variantes propuestas optimizan la cinemática inversa, mejorando precisión y eficiencia. Se recomienda integrar estos modelos con visión artificial e inteligencia artificial para potenciar su aplicabilidad en entornos dinámicos como manufactura, logística y medicina.