1. Objetivos
1.1. Metodología para manipular parametros
1.2. Definir dinamica de moviemiento
1.3. Aproximación de funciones que definen dinamica del movimiento
1.4. Implementación FPGA
1.5. Diseño de trayectorias
1.6. Aproximaciones de fourier
1.7. Función Gaussiana
2. Justificación
2.1. La mayoria de los robots comerciales usan el perfil de velocidad trapezoidal
2.2. Lo robots al realizar una tarea deben ejecutar determinada trayectoria
2.3. El Jerk describe como cambia la aceleracion
2.4. Valor alto de Jerk lo cual afecta el sistema mecanico y de precision del motor
2.5. Vida útil del motor el reducida a causa del Jerk
2.6. La sacudida del motor (Jerk) afecta la estabilizacion del sistema
2.7. A causa del Jerk el robot proyecta errores de posicion
2.8. Disminución y suavidad del Jerk minimizaria problemas
3. Desarrollo
3.1. Analisis de la funcion Gaussiana propuesta
3.2. Cálculo de la segementación de la señal Gaussiana
3.3. Propuesta de aproximación
3.4. Diseño de arquitecturas para el FPGA
3.5. Implementacion en FPGA
3.6. Cálculo de parametros par el control dinamico
4. Antecedentes
4.1. En esta investigación se presenta un nuevo enfoque para definir los perfiles de movimiento de robots (Jerk en funcion de Senos)
4.1.1. [1] A. Valente, S. Baraldo, E. Carpanzano, “Smooth trajectory generation for industrial robots performing high precision assembly processes”, CIRP Annals, vol. 66, pp. 17-20, 2017.
4.2. En este trabajo se usan filtros para generar trayectorias suaves lo cual representa una reduccion del Jerk
4.2.1. [2]P. Besset, R. Bearee, “FIR filter-based online jerk-constrained trajectory generation”, Control Engineering Practice, vol. 66, pp. 169-180, 2017
4.3. Basado en un trabajo anterior posiblemente inviable es revisado para generar señales de referencia del Jerk para garantizar el seguimiento preciso de la ruta asignada en el espacio operativo del robot
4.3.1. [3] C.G.L. Bianco, F. Ghilardelli, “A scaling algorithm for the generation of jerk-limited trajectories in the operational space”, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 44, pp. 284-295, 2017
4.4. En esta investigacion se desarrolla un algoritmo de generación de Trayectoria optima basado en velocidad, aceleración y Jerk lo cual logra un reduccion de este último.
4.4.1. [4] S. Kucuk, “Optimal trajectory generation algorithm for serial and parallel manipulators”, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 48, pp. 219-232, 2017
4.5. En este trabajo se reducen errores mediante la integracion de un metodo de control acc-jerk-continuos -based y un algoritmo de anticipación
4.5.1. [5] L. Xinhua, P. Junquan, S. Lei, W. Zhogbin, “A novel approach for NURBS interpolation through the integration of acc-jerk-continuous-based control method and look-ahead algorithm”, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 88, pp. 961-969, 2017
4.6. En este documento se propone un nuevo algoritmo de transición optima manipulando el Jerk para mejorar la baja eficiencia y mala presicion de un sistema
4.6.1. [6] Y. Zhang, P. Ye, J. Wu, H. Zhang, “An optimal curvature-smooth transition algorithm with axis jerk limitations along linear segments”, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, pp.1-14, 2017
4.7. En este documento se presenta un metodo para el diseño de trayectorias
4.7.1. [7] L. Lu, L. Zhang, S. Ji, Y. Han, J. Zhao, “An offline predictive feedrate scheduling method for parametric interpolation considering the constraints in trajectory and drive systems”, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 83, pp. 2143-2157, 2016
4.8. Este artículo propone la representación en serie sinusoidal del perfil jerk para la programación de avance de aceleración / desaceleración; El perfil de avance resultante es más conciso en comparación con el perfil polinomial y más eficiente comparado con el perfil trigonométrico.
4.8.1. [8] J. Huang, L. M. Zhu, “Feedrate scheduling for interpolation of parametric tool path using the sine series representation of jerk profile”, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, vol. 231, pp. 2359-2371, 2017
4.9. En esta investigacion se propone un algoritmo de programación de velocidad trigonometrica, el cual reduce el Jerk y suaviza la trayectoria
4.9.1. [9] Y. Wang, D. Yang, R. Gai, S. Wang, S. Sun, “Design of trigonometric velocity scheduling algorithm based on pre-interpolation and look-ahead interpolation”, International Journal of Machine Tools and Manufacture, vol. 96, pp. 94-105, 2015
4.10. En este trabajo se propone un perfil del Jerk para reducir la vibracion amortiguada del sistema de movimiento
4.10.1. [10] R. Bearee, “New Damped-Jerk trajectory for vibration reduction”, Control Engineering Practice, vol. 28, pp. 112-120, 2014