VII CONGRESO BOLIVARIANO DE INGENIERIA MECANICA
Cusco, 23 al 25 de Octubre del 2012
AVANCES EN EL DESARROLLO DE UNA PLATAFORMA DE CONTROL MENTAL DE UN ROBOT PARALELO TIPO DELTA
Rubiano J F*, Peña C A°, Martínez E°°
*Universidad de Pamplona, Pamplona (Colombia), [email protected]
° Universidad de Pamplona, Pamplona (Colombia), [email protected]
°° Universidad de Pamplona, Pamplona (Colombia), [email protected]
RESUMEN
Este artículo presenta los avances en el desarrollo de una plataforma de control mental para la teleoperación de un robot paralelo tipo delta. Las señales neuronales se capturan usando un neurotransmisor (EPOC) diseñado por la empresa Emotiv. Además presenta la descripción de la plataforma experimental, su análisis cinemático, los algoritmos de control y por último un experimento y el análisis de resultados.
PALABRAS CLAVE:Control mental, neurotransmisor, robot paralelo, teleoperación.
ÁREA TEMÁTICA PRINCIPAL: 19 - MECTRÓNICA
INTRODUCCION
En los últimos años se ha sido testigo de un importante desarrollo de los robots manipuladores en el mundo industrial, principalmente por su flexibilidad, sin embargo la arquitectura de los robots manipuladores más comunes no parece adaptada a ciertas tareas, es por esto que recientemente se han estudiando otros tipos de arquitectura, y están siendo usados más frecuentemente en la industria mundial, este es el caso de los robots paralelos.
Paralelamente a este desarrollo en el mundo industrial, también tenemos un gran desarrollo en investigación, uno de ellos es en el campo de la neurociencia, donde se busca, entre otras cosas, obtener un modelo matemático del comportamiento del cerebro humano, incluso múltiples países han formado alianzas en grupos de investigaciones donde se busca poder entender algunos desordenes cerebrales los cuales causan una gran cantidad de enfermedades (EGAN 2004). Gracias a todos estos avances se han creado múltiples dispositivos electrónicos, los cuales permiten la captura, procesamiento e interpretación de las señales neuronales.
En este artículo se propone el uso de dispositivos BCI (Brain Computer Interfaces), para capturar señales neuronales con el fin de teleoperar un prototipo de robot paralelo tipo delta. Este tipo de dispositivos BCI se crearon fundamentados en la electroencefalografía (EEG), que consiste en la exploración neurofisiológica por medio de los registros de actividad bioeléctrica del cerebro. En la actualidad se pueden encontrar dispositivos comerciales o de
investigación con este tipo de tecnología, entre los ejemplos más relevantes se encuentran el BrainAmp y el Emotiv EPOC (ALZU'BI et. al. 2011).
PLATAFORMA DE TELEOPERACIÓN
El robot paralelo tipo delta diseñado (Stan et. al. 2011), hace parte de una plataforma experimental que tiene por objetivo facilitar la enseñanza (PEÑA et. al. 2011) en temas como lo son: robots paralelos, control cinemático (MARTÍNEZ et. al. 2011), teleoperación mediante señales neuronales, entre otros.
En la Figura 1. Se puede observar un diagrama esquemático de esta plataforma. Se puede representar en tres partes fundamentales, las cuales son: el robot paralelo tipo delta, un sistema de control de alto nivel y el sistema de captura de neuroseñales.
Figura 1: diagrama esquemático de la plataforma
Fuente: Autores
En la construcción del robot paralelo tipo delta se emplearon robot servos de la empresa Uptech Figura 2. Estos servomotores tienen unas características bastante interesantes, brindan la posibilidad de hacer el seguimiento de su posición, temperatura, velocidad, torque, además de poderlas controlar, tienen la capacidad de rotar 360° con una resolución de 1024 en 300°, es decir con una resolución de 0.29°. Esto es posible debido a que tiene un micro controlador ATmega8, el cual se comunica a través de Half Duplex UART-TTL, que permite conectar hasta 255 servomotores, teóricamente, con una velocidad de transmisión de hasta 1 Mbps.
Figura 2: robot servos de la empresa Uptech
Fuente: http://robot.up-tech.com/en/ProductView.asp?ID=58
Para el control de los servomotores y la comunicación con el computador, se hace uso de la tarjeta Arduino Mega 2560 de la empresa Arduino Figura 3, esta placa de desarrollo esta basada en el microcontrolador Atmeg128. Tiene 54 entradas/salidas digitales de las cuales 14 proporcionan salida a PWM, 16 entradas analógicas, 4 UARTS (puertos serie por hardware), tal vez lo más importante en el desarrollo de este proyecto, ya que se pueden comunicar los servomotores y el computador con una sola placa, cuenta además con un oscilador de 16 Mhz, conexión USB, conector ICSP (NEGRU 2010). En cuanto a la programación, el fabricante proporciona su propio software de desarrollo, el cual puede ser descargado directamente de su página web.
Figura 3: Tarjeta de desarrollo arduino Mega 2560
Fuente: http://arduino.cc/es/Main/ArduinoBoardMega
El control de alto nivel se realiza mediante el software matemático Matlab®, el cual ofrece un entorno de desarrollo integrado con su propio lenguaje de programación. Se hace uso del entorno de programación visual GUIDE, con el cual se creo la interfaz de usuario Figura 4. Esta es la encargada de toda la parte matemática, las simulaciones, además, se encarga del acoplo entre el neurotransmisor y el robot paralelo tipo delta.
Figura 4: interfaz realizada empleando el entorno de programación GUIDE de Matlab®.
Fuente: Autores CONTROL MENTAL
Una de las interfaces neuronales más relevantes es la desarrollada por la empresa Emotiv, la cual basándose en neuro-tecnología ha desarrollado una interfaz personal de interacción hombre-computador de bajo costo. En la figura 5(a) se puede observar que cuenta con un sistema de 16 sensores los cuales captan las señales electroencefalograficas del usuario, en la figura 5(b) la captura que hace el software de estos 16 sensores y su intensidad de señal.
Figura 5: (a) Emotiv EPOC (Headset). (b) esquema de distribución de los sensores.
(a) (b)
Fuente: Autores
Esta interfaz es bastante flexible, liviana, además posee un sistema de comunicación inalámbrica (bluetooth), lo cual hace que sea mucho más cómodo su uso. Cuenta además con un software desarrollado por la misma empresa, que muestra de una manera muy intuitiva distintos estados del usuario tanto expresivos como cognitivos, los cuales pueden ser gestos tales como el guiño de los ojo, sonrisa, cerrar los ojos, entre otros, también se puede estimar emociones, estado de calma o excitación, meditación, distracción o concentración. En la Figura 6 se muestra un ejemplo de la animación captada de una sonrisa.
Figura 6: animación de la sonrisa.
Fuente: Autores ANÁLISIS CINEMÁTICO DEL ROBOT PARALELO
La Figura 7(a). Muestra el esquema simplificado de un robot tipo Delta, el cual consiste en dos plataformas: la fija, en la cual se ubican los actuadores, motores rotativos para este caso en particular, colocados a la misma distancia del centro O en los puntos 1, 2 y 3, y la plataforma móvil que porta el efector del robot, el cual se encuentra ubicado adecuadamente en el centro del triángulo.
Las dos plataformas están unidas entre sí por tres estructuras de barras idénticas, conformadas por un brazo solidario a cada uno de los motores y por un antebrazo, este último está unido al brazo y a la plataforma móvil por medio de juntas esféricas (LI 2011).
Figura 7.(a) Esquema del Robot tipo Delta. (b) Parámetros geométricos
(a) (b)
Fuente: Autores
El problema cinemático en un robot consiste en encontrar la relación de la posición del efector final y los ángulos (o posiciones) de los actuadores, en el caso del Robot tipo Delta, el análisis cinemático inverso busca encontrar la relación entre la posición de la plataforma móvil, específicamente el punto P [X0, Y0, Z0] y los ángulos de los brazos θ1, θ2 y θ3 donde están colocados los motores, como se muestra, en la Figura. 7(b). El brazo tiene una longitud L1 y el Antebrazo L2. Se toman como referencia para el análisis los puntos A, B y C.
Cinemática inversa
El objetivo es encontrar el ángulo de cada uno de los actuadores conociendo la posición del efector final, este problema se produce cuando se tienen las coordenadas de un objeto que se quiere manipular, y se desea saber el ángulo que debe suministrar el sistema de control a cada motor.
Debido a la restricción de la junta A el brazo describe una circunferencia de radio L1, mientras que con respecto al punto B, el punto antebrazo puede describir una esfera de Radio L2, la intersección de la circunferencia y la esfera se produce en dos puntos, se toma como solución el punto con menor valor en la coordenada Y. Al determinar la posición del punto C se puede obtener el ángulo θ1 del actuador, como se muestra en la Figura 8.
Coordenadas del Punto P,B,AyB’.
; B ; ; B
Con las coordenadas de los puntos descritos anteriormente, se plantea un sistema de dos ecuaciones no lineales que permita encontrar la posición del punto C, con la cual se puede calcular el ángulo que forma el brazo con el plano horizontal, obteniendo así la solución esperada.
Sistema de ecuaciones
(1)
(2)
Figura 8. Vista lateral para el análisis geométrico (Parámetros)
Fuente: Autores
Solucionando este sistema de ecuaciones (1) y (2) se llega la siguiente ecuación cuadrática (3) que nos sirve para definir cuando la solución.
(3)
Donde los valores de a, b y c son:
(4)
(5)
(6)
Cuya solución general es de la forma mostrada en (7).
(7)
Que tiene sentido solo cuando el argumento de la raíz cuadrada es positivo; de las dos posibles soluciones se toma la menor de las dos.
El valor del Angulo del brazo 1 se calcula con la formula (8)
(8)
Para los otros brazos se usa la matriz de rotación con un ángulo de 120° para el brazo 2 y 240° para el 3. Esta matriz de rotación permite girar el sistema de coordenadas de manera que se pueda usar la solución descrita para el cálculo de los restantes ángulos. Esta solución se validó a través de una aplicación en Matlab®.
IMPLEMENTACIÓN DEL CONTROLADOR
Haciendo uso de la suite cognitiva y expresiva del software proporcionado por Emotiv, se controla la interfaz de usuario diseñada en el entorno de programación visual GUIDE de Matlab®, el cual posteriormente va a operar el robot paralelo tipo delta, un ejemplo los podemos observar en la Figura 9, donde luego de ingresar por medio de la interfaz neuronal distintos puntos en el espacio de trabajo del robot paralelo tipo delta, seguido se genera una curva tipo spline con los puntos ingresados y se le envía la trayectoria generada al robot paralelo tipo delta para que la realice.
Figura 9: Simulación del robot paralelo tipo delta siguiendo la trayectoria generada.
Fuente: Autores
RESULTADOS
Se realizo una prueba del funcionamiento de esta plataforma, el primer paso fue generar los diferentes puntos en la simulación como lo muestra la figura 10(a), seguidamente el programa genero una trayectoria tipo spline con los diferentes puntos ingresados, con esta trayectoria obtenemos múltiples puntos a los cuales se envía el robot, esta trayectoria se muestra en la figura 10(b).
Figura 10: (a) ingreso de los puntos para generar la trayectoria, (b) simulación del robot siguiendo la trayectoria generada
(a) (b)
Fuente: Autores
En la ejecución, se hace un seguimiento de las variables del sistema, para nuestro ejemplo se realiza un seguimiento de los diferentes ángulos, estos ángulos son calculados ingresando las coordenadas en el espacio de trabajo a la cinemática inversa del robot, posteriormente se le envían al robot el cual regresa al computador los ángulos en los cuales se encuentra el robot, de esta forma podemos hacer un seguimiento y corroborar el óptimo funcionamiento del robot.
Figura 11: Distintos ángulos de los servomotores luego de realizada la trayectoria.
Fuente: Autores
Donde:
Angulos calculados por el computador Angulos de la posicion real del robot
UNIDADES Y NOMENCLATURA
La: Tamaño de la plataforma fija, distancia OA Lb: Tamaño de la plataforma móvil, distancia PB
L1: Longitud de los eslabones articulados con la base (Brazo) L2: Longitud de los eslabones articulados con el efector (Antebrazo)
CONCLUSIONES
• En la actualidad podemos presenciar que los robots paralelos están en un momento muy importante de su desarrollo, aunque su uso a nivel industrial es inferior a los robots seriales, pese a sus claras ventajas como lo son la velocidad de movimiento, la precisión de posicionamiento y su alta capacidad de carga.
• Con la implementación de la interfaz grafica podemos obtener una visualización del estado real del robot, así como los valores obtenidos por el análisis cinemático, de esta forma se puede hacer la comparación y corroborar q todo este funcionando correctamente.
• Gracias a la implementación de los robot servos y la tarjeta arduino se hace más fácil el control y monitoreo del robot, y de esta forma poder tener la comparación de la posición deseada y la posición real del robot.
REFERENCIAS
ALZU'BI, H.S.; AL-ZUBI, N.S.; AL-NUAIMY, W.;, "Toward Inexpensive and Practical Brain Computer Interface," Developments in E-systems Engineering (DeSE), 2011, vol., no., pp.98-101, 6-8 Dec. 2011.
PEÑA, C.; MARTÍNEZ, E.; CÁRDENAS P.; “Optimización Dimensional de un Robot Paralelo Tipo Delta Basado en el Menor Consumo de Energía”, Revista Ciencia e Ingeniería Neogranadina. v.1, Nº 21, p. 73 - 88, ISSN 0124- 8170. 2011.
EGAN, G.F.;, "Neuroinformatics: development of shared neuroscience databases and tools at the Australian National Neuroscience Facility," Neural Networks, 2004. Proceedings. 2004 IEEE International Joint Conference on, vol.1, no., pp. 4 vol. (xlvii+3302), 25-29 July 2004.
LI LEI; WEI QING; HOU ZHILIN; ZHAO LEI; "Design and realization of the experimental platform of space robot bilateral teleoperation system," Control Conference (CCC), 2011 30th Chinese , vol., no., pp.3968-3972, 22- 24 July 2011
MARTÍNEZ, E.; PEÑA, C.; CONTRERAS, D.; MORGADO, J.; “Avances en el Diseño de una Plataforma para el Control Remoto de una Estructura Paralela Vía Lan”, Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada. v.2, Nº 18, p. 89 - 96, ISSN 1692 7257. 2011.
NEGRU, S.; "A conceptual architecture of an arduino-based social-emotional interactive system," Intelligent Computer Communication and Processing (ICCP), 2010 IEEE International Conference on , vol., no., pp.93-98, 26- 28 Aug. 2010
STAN, S.; MANIC, M.; SZEP, C.; BALAN, R.;, "Performance analysis of 3 DOF Delta parallel robot," Human System Interactions (HSI), 2011 4th International Conference on , vol., no., pp.215-220, 19-21 May 2011.
