Los seres humanos tienen la capacidad de realizar una infinidad de tareas que requieren manipulación de objetos, sin la necesidad de conocer perfectamente su entorno, debido a que sus sistemas sensoriales les permiten adaptarse a las características físicas de la tarea a realizar. Esto sugiere que no es necesario un conocimiento preciso de la dinámica del manipulador (ser humano) ni del objeto a manipular (entorno), cuando se cuenta con un sistema de procesamiento y control con cierto grado de inteligencia. Desde sus inicios, la robótica ha sido una ciencia que ha intentado “imitar” el comportamiento de los seres vivos y en especial el de los seres humanos. Por esta razón, la capacidad de raciocinio e inteligencia del ser humano ha representado, desde siempre, un gran reto para los investigadores dedicados a la robótica y el control automático.
La robótica ha experimentado un crecimiento vertiginoso, impulsado por los avances en computación, el desarrollo de sensores, la electrónica y la tecnología en comunicaciones. Los robots están revolucionando una infinidad de procedimientos que se emplean en agricultura, minería, industria, medicina, etcétera. La creciente complejidad de las tareas que requieren contacto de un robot manipulador con su entorno, la interacción física entre los robots, con seres humanos y el medio ambiente en general ya no es una situación poco frecuente que debe evitarse, sino una condición de funcionamiento. En consecuencia, los enfoques de control que se ocupan de estas situaciones son esenciales para lograr con seguridad los objetivos deseados. Por lo tanto, al considerar dicha interacción, surge la problemática denominada control de interacción.
Durante la interacción, el entorno puede establecer limitaciones geométricas en las trayectorias que pueden ser seguidas por el extremo final del robot, las cuales se conocen como restricciones cinemáticas. Esta situación, que corresponde al contacto con una superficie rígida, se refiere generalmente a un movimiento restringido. En otros casos, la tarea de contacto se caracteriza por una interacción dinámica entre el robot y su entorno, que pueden ser de tipo inercial (como empujar un bloque), disipativa (como el deslizamiento sobre una superficie con fricción) o elástica (como empujar contra una pared elástica). En todos estos casos, el uso de una estrategia de control de movimiento del robot para regular la interacción con su entorno es propensa al fracaso. Por lo tanto, si el movimiento que realiza el robot manipulador involucra la interacción física o contacto con su entorno, se deben diseñar esquemas de control por retroalimentación que actualicen, además de la información de posición y velocidad, las fuerzas de contacto generadas en respuesta a desviaciones de la trayectoria deseada.
El control de dicha interacción es crucial para la ejecución exitosa de tareas donde el efector final del robot debe manipular objetos o desempeñar alguna operación sobre una superficie. Algunos ejemplos de tareas de interacción industriales son perforación, pulido, maquinado o ensamblado. Por otra parte, cuando el manipulador interactúa con seres humanos, como en el caso de terapias de rehabilitación, cirugías robotizadas o prótesis robóticas, el sistema de control debe garantizar un alto nivel de seguridad y estabilidad para el paciente. La fuerza de contacto es importante para la descripción del estado de interacción; sin embargo, cuando dicha interacción es con seres humanos es imposible describirla en términos de una cantidad de fuerza en específico, sino que se requiere de una interpretación más subjetiva en términos de cómo debe reaccionar el robot en función de las características del usuario para evitar dañarlo o dañarse a sí mismo. Un ejemplo de esto es cómo se da la interacción entre dos seres humanos: el saludo entre un hombre y una mujer desconocidos generalmente se da de una manera suave y respetuosa, mientras que entre dos amigos hombres suele ser más “brusca” y con mayor confianza y familiaridad. La relación entre fuerza y movimiento está dada por una cantidad física denominada impedancia. El control de la impedancia está basado en la respuesta dinámica del sistema robótico ante la presencia de fuerzas de contacto, de acuerdo con esto la respuesta está caracterizada por tres parámetros la rigidez, el amortiguamiento y la inercia. La sintonía de dichos parámetros puede llevar al sistema a tres tipos de comportamientos: sub-amortiguado, críticamente amortiguado y sobre-amortiguado, y en función de esto el robot puede comportarse, tal como se describió el saludo entre seres humanos, de una manera dócil o brusca.
La seguridad y fiabilidad son importantes para una inserción exitosa de los robots en aplicaciones de contacto con seres humanos. Debido a la naturaleza no estructurada de las tareas de interacción, un robot debe estar equipado con un conjunto completo de sensores, que le permitan contar con suficiente información para la toma de decisiones y la generación de señales de control adecuadas. Para garantizar un nivel de seguridad adecuado durante la ejecución de tareas de interacción es importante tener en cuenta que puede haber ocurrencia de eventos inesperados, como fallos o cambios bruscos del escenario operativo. Así que el diseño de herramientas para el análisis y la reconfiguración de los sistemas robóticos bajo condiciones de falla, pueden dar lugar a operaciones más seguras.
A pesar de los avances que se han alcanzado dentro del control automático de sistemas robóticos, aún existen muchos retos para lograr una interacción humano-robot completamente armónica y con altos estándares de seguridad, así que diversos grupos de investigación a nivel nacional e internacional continúan teniendo como prioridad el desarrollo de nuevas técnicas de control que permitan alcanzar un mayor nivel de autonomía de los robots y tratar de lograr algún día el nivel de evolución de los seres humanos.
Referencias
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- Bonilla, M. Mendoza, E. González-Galván, C. Chávez-Olivares, A. Loredo-Flores & F. Reyes, 2012, “Path-tracking Maneuvers with Industrial Robot Manipulators Using Uncalibrated Vision and Impedance Control”. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews, Vol. 42, No. 6, pp. 1716-1729.
- Bonilla, F. Reyes, M. Mendoza & E. González-Galván, 2011, “A Dynamic-Compensation Approach to Impedance Control of Robot Manipulators”. Journal of Intelligent and Robotic Systems, Vol. 63, No. 1, pp. 51-73.
- Mendoza, F. Reyes, I. Bonilla & E. González-Galván, “Proportional-Derivative Impedance Control of Robot Manipulators for Interaction Tasks”. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering, Vol. 225, No. 3, pp. 315-329, 2011.
- Hogan, 1985, Impedance Control: An Approach to Manipulation: Part I-Theory, Part II- Implementation and Part III-Applications, ASME Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, Vol. 107, pp. 1-24.
