Co-simulación mecatrónica e implementación de estrategias de control que aseguren la estabilidad de un sistema robótico móvil compacto

Abstract

Los manipuladores móviles de estructura ligera ofrecen gran flexibilidad, agilidad y maniobrabilidad, no obstante, tienden a volcarse, sobre todo durante procesos bruscos de frenado. El presente trabajo trata dos enfoques diferentes que ayudan a solucionar dicho problema de inestabilidad, los cuales difieren entre sí en el tipo de sistema al que serán aplicados: manipuladores móviles con sistema operativos de código cerrado o de código abierto, respectivamente. En el primer enfoque se describen tres estrategias de estabilización que compensan momentos de inestabilidad con la ayuda de mecanismos de actuadores externos. El primero de los mecanismos propuestos se compone de actuadores lineales en configuración delta, integrados entre la plataforma móvil y el robot manipulador. En la estrategia de estabilización "inclinación", el robot manipulador es inclinado en la dirección opuesta al desplazamiento de la plataforma móvil antes de que comience el proceso de frenado, con el fin de desplazar hacia atrás el centro de gravedad del robot manipulador. Por el contrario, la estrategia de estabilización "conservación del momento angular" impulsa al robot manipulador en la misma dirección del desplazamiento de la plataforma móvil durante el proceso de frenado, generando momentos angulares de compensación. El segundo mecanismo consigue un efecto similar, pero esta vez adoptando un estabilizador giroscópico como actuador. Para el dimensionamiento y evaluación de las tres estrategias de estabilización se ha propuesto un entorno de co-simulaciones mecatrónicas, basados en modelos de simulación multicuerpo (MBS). Para ello, se emplean resultados obtenidos de análisis modales experimentales (EMA) de la plataforma móvil y el robot manipulador real para parametrizar y validar sus modelos MBS, de forma que éstos reproduzcan su comportamiento dinámico real. El principal reto del modelado MBS es estimar los coeficientes de rigidez y amortiguamiento de los elementos de unión del sistema, necesarios para obtener los parámetros modales reales deseados. El largo ajuste iterativo manual de dichos coeficientes fue mejorado mediante un algoritmo de parametrización automatizado. Este primer enfoque fue evaluado en un manipulador móvil real con sistema operativo de código cerrado. El procedimiento presentado proporciona una de las primeras investigaciones sobre el modelado completo de co-simulaciones mecatrónicas de manipuladores robóticos y plataformas móviles: desde la identificación de sus parámetros modales mediante EMAs, hasta su modelado y parametrización como sistemas MBS. Las co-simulaciones mecatrónicas demostraron que las estrategias propuestas mejoran la estabilidad del manipulador móvil, incluso cuando grandes aceleraciones y desaceleraciones afectan al sistema. Cabe destacar que la técnica "inclinación" implica la predicción del perfil de frenado, lo que dificulta su implementación en un bucle de control cerrado. Por otro lado, el método basado en la conservación del momento angular" puede integrarse en un bucle de control cerrado, pero su impacto en la mejora de estabilidad del sistema ha sido menor. Por último, el estabilizador giroscópico mostró gran potencial al generar la mayor compensación contra las inestabilidades. Aunque el presente estudio se implementó en robots particulares, ofrece una visión útil de la metodología para otros sistemas complejos similares. El segundo enfoque comprende la optimización del espacio de trabajo del manipulador móvil y el reposicionamiento de las articulaciones del robot manipulador. El valor de la estabilidad dinámica para la detección del vuelco se estimó mediante el método Moment-Height Stability Measurement (MHS), que considera el efecto de las fuerzas internas del robot manipulador y proporciona información sobre el grado de estabilidad. Con el fin de restringir el volumen máximo en el que el manipulador móvil puede operar sin riesgos de inestabilidad, el espacio de trabajo teórico del robot manipulador se optimizó en base al valor de estabilidad. Adicionalmente, se concibió un algoritmo que reposiciona los eslabones del robot manipulador cuando el valor de estabilidad está por debajo del valor crítico definido. Dicho algoritmo determina la nueva configuración del robot manipulador mediante un método de gradiente, también dependiente del valor de estabilidad. Este enfoque se aplicó a un segundo manipulador móvil con sistema operativo de código abierto. Los algoritmos se implementaron en el entorno ROS y se validaron en el sistema real. Pruebas realizadas con el manipulador móvil (real y en simulaciones) indicaron que la estrategia de estabilización es capaz de evitar su vuelco bajo diferentes escenarios. Quizás el valor añadido más significativo de esta estrategia de estabilización respecto a trabajos anteriores, es que se ejecuta en tiempo real y sin manipular el control de movimiento de los robots, reduciendo así la complejidad para su implementación y aumentando su flexibilidad como solución universal. -- English version -- Lightweight mobile manipulators offer great flexibility, agility and maneuverability, however, they tend to tip over especially during abrupt braking processes. This work describes two different approaches to deal with this instability problem, differing from each other in the system on which they will be implemented: mobile manipulators with closed-source or open-source operating systems, respectively. The first approach presents three stabilization strategies that compensate instability moments with the help of external actuator mechanisms. The first of the proposed mechanisms consists of linear actuators in delta configuration, integrated between the mobile platform and the robot manipulator. During the "inclining/tilting" stabilization strategy, the robot manipulator is tilted in the opposite direction of displacement of the mobile platform before the braking process starts, in order to shift back the robot manipulator s center of gravity. In contrast, the "conservation of angular momentum" stabilization strategy impels the robot manipulator in the same direction of displacement of the mobile platform during the braking process, thus, generating beneficial angular moments. The second mechanism attains a similar effect, but this time adopting a gyroscopic stabilizer as external actuator. For the dimensioning and evaluation of the three stabilization strategies, mechatronic cosimulation s environments based on multibody system (MBS) models have been proposed. In this respect, results obtained from experimental modal analyses (EMA) of the real mobile platform and robot manipulator are employed to parameterize and validate their MBS models, so that they reproduce accurately their real dynamic behavior. The main challenge of modeling the mobile manipulator as MBS is to estimate the stiffness and damping coefficients of its joining elements, since they are essential to obtain the desired real modal parameters from the EMAs. An automated parameterization algorithm improved the manual time-consuming iterative adjustment of these coefficients. The first approach was implemented and evaluated on a real mobile manipulator with closed-source operating system. This procedure provides one of the first investigations on the entire modeling of mechatronic co-simulations of robot manipulators and mobile platforms: from the identification of their modal parameters by means of EMAs, to their modeling and parameterization as MBS systems. The mechatronic co-simulations demonstrated that the three stabilization strategies improved the stability of the mobile manipulator, even when large accelerations and decelerations affected the system. However, it should be denoted that the "Inclining/tilting" technique implies the prediction of the braking profile of the mobile platform, which makes it difficult to implement in a closed control loop. On the other hand, the method based on "conservation of angular momentum" can be integrated in a closed control loop, but its impact on the improvement of the system stability has been limited. Lastly, the gyroscopic stabilizer showed great potential by generating the largest compensation against instabilities. Although the present study was implemented on particular robots, it provides a useful insight into the applied methodology for other similar mobile manipulators. The second approach comprises the optimization of the mobile manipulator workspace and the repositioning of the robot manipulator joints. The dynamic stability value for the tip-over detection was estimated using the Moment-Height Stability Measurement (MHS) method, which considers the effect of the internal forces of the robot manipulator and provides information about its degree of stability. In order to restrict the maximum volume in which the robot manipulator can operate without risks of instability, its theoretical workspace was optimized based on the computed stability value. Additionally, an algorithm repositions the links of the robot manipulator when the stability value lies below a defined critical value. This algorithm determines the new configuration of the robot manipulator using a gradient method, which is also dependent on the stability value. The approach was implemented in a second mobile manipulator with open-source operating system. All algorithms were processed in ROS environment and validated on the real system. Tests performed on the mobile manipulator (real and in simulations) indicated that the stabilization strategy was able to avoid tip-over under different scenarios. Perhaps the most significant added value of this stabilization strategy with respect to previous work is its execution in real time and without manipulating the motion control of the robots, thus reducing the complexity for its implementation and increasing its flexibility as a universal solution.