Optimización multiobjetivo mediante enjambre de partículas para la reducción del esfuerzo mecánico en manipuladores industriales

Resumen:

La planificación de trayectorias en manipuladores industriales sigue siendo un desafío cuando se busca equilibrar simultáneamente productividad, suavidad de movimiento y durabilidad de los actuadores. En particular, los métodos tradicionales tienden a centrarse en un número reducido de métricas, lo que limita la capacidad de evaluar el rendimiento del robot desde una perspectiva integral. Este trabajo propone una metodología inteligente de optimización multiobjetivo para la generación de trayectorias, aplicada al robot colaborativo ABB GoFa5. La aproximación se basa en un modelo tridimensional realista del robot, que reproduce su comportamiento dinámico e incorpora las propiedades físicas de los eslabones, junto con la detección de colisiones tanto con el entorno como con el propio manipulador. La optimización se realiza mediante un algoritmo de enjambre de partículas multiobjetivo, considerando tres configuraciones experimentales: (i) minimización del tiempo de trayectoria y de los pares articulares medios, (ii) optimización del tiempo de trayectoria junto con las velocidades máximas de cada articulación, y (iii) una formulación ampliada que integra tiempo de trayectoria, pares medios y velocidades máximas, alcanzando un total de trece objetivos. Los resultados demuestran que la metodología propuesta facilita la identificación de trayectorias óptimas en función del criterio de interés, ya sea minimizar el tiempo de trayectoria, reducir las velocidades articulares máximas, o prolongar la vida útil del manipulador, garantizando en todos los casos soluciones suaves, libres de colisiones y físicamente eficientes.

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