Mínimos Cuadrados Recursivos para un Manipulador que Aprende por Demostración

Abstract

[EN] In this work, a control system is developed to allow a manipulator to learn and plan trajectories from demonstrations given by the hand of an user. The input of data is acquired by a sensor, and its behavior is learned through an automatic learning algorithm based on the recursive least squares. A trajectory profile of interpolators to stretches is used to avoid the impulsive jerk on manipulators motion. Direct and inverse kinematics analysis is done for obtaining the joints variables values of the manipulator. A dynamic model is created using Newton-Euler formulation. A proportional derivative control is applied to the system. The monitoring and control systems are implemented in an embedded platform for testing purposes.

[ES] En este trabajo, se desarrolla un sistema de control automatizado para permitir que un manipulador aprenda y planifique las trayectorias a partir de las demostraciones dadas por la mano de un usuario. La entrada de datos es adquirida por un sensor, y se aprende su comportamiento a través de un algoritmo de aprendizaje automático basado en los mínimos cuadrados recursivos. Se utiliza un perfil de trayectoria de interpoladores a tramos para evitar el movimiento impulsivo del manipulador. Se realiza el análisis de las cinemáticas directa e inversa para obtener los valores de las variables articulares para el manipulador. Se crea un modelo dinámico usando la formulación de Newton-Euler. Se aplica un control proporcional derivativo al sistema. Los sistemas de monitoreo y control se implementan en una plataforma embebida para fines de prueba.