Examinando por Autor "Ibarrola Chamizo, Javier"

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    Entrenamiento de IA para aplicación a robótica industrial: Generación de trayectorias para ajuste de parámetros de red neuronal
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España), Universidad Politécnica de Madrid. Departamento de Ingeniería Mecánica, 2022) Merino Olagüe, Mikel; Ibarrola Chamizo, Javier; Aginaga García, Jokin; Hualde Otamendi, Mikel
    En el presente trabajo se generan y simulan cinemáticamente una serie de trayectorias robóticas. De dichas simulaciones se obtienen diferentes datos (coordenadas articulares, posición y orientación del elemento terminal, imágenes etc.) de cara a realizar el entrenamiento de una red neuronal para aplicaciones en robótica. El objetivo de la red neuronal es poder generar trayectorias de forma automática a partir de un conjunto de imágenes y coordenadas. Para ello, se han diseñado trayectorias con dos tramos convenientemente unidos mediante curvas de Bèzier, asegurándose la continuidad hasta aceleraciones. Además, entre las posibles trayectorias que pueden llevarse a cabo debido a las distintas configuraciones del robot, se han seleccionado las más adecuadas. Se han evitado colisiones y singularidades y se han utilizado distintos criterios de selección. Se ha diseñado un algoritmo que puede ser utilizado en múltiples aplicaciones adaptándose los diferentes parámetros del mismo.
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    Modelado multiplataforma para el control de sistemas mecánicos
    (Universidad Nacional de Educación a Distancia (España), Universidad Politécnica de Madrid. Departamento de Ingeniería Mecánica, 2022) Ibarrola Chamizo, Javier; Merino Olagüe, Mikel; Iriarte Goñi, Xabier; Hualde Otamendi, Mikel
    En el presente artículo se ha trabajado con las herramientas de simulación de sistemas mecánicos Gazebo y Simulink, realizando una interconexión entre ambos con el fin de desglosar la parte dinámica y cinemática de la parte de control, obtención y tratamiento de datos. La vía de enlace entre ambos programas se realiza mediante otro software de comunicación, ROS. Con todo ello, se ha conseguido la cosimulación de un mecanismo articulado en la cual, Simulink comanda trayectorias a Gazebo a través de pares en articulaciones, Gazebo envía los valores de posición articular de la simulación a Simulink, y mediante el control multiarticular de pares realimentados diseñado en este último programa, se minimiza el error entre la trayectoria simulada y la ideal. La obtención de los parámetros del modelo dinámico requeridos en el control se ha realizado mediante una librería de Matlab (Lib_3D_MEC_Matlab) de análisis de sistemas multicuerpo desarrollada por la UPNA