Diseño e implementación de un controlador de movimiento por modo deslizante para el robot UR5 con minimización del error de trayectoria y tiempo de respuesta

Abstract

El uso de robots manipuladores en cirugías laparoscópicas asistidas ha ganado relevancia debido a su capacidad para mejorar la precisión y reducir las limitaciones de las técnicas quirúrgicas convencionales. Sin embargo, la operación eficaz de estos robots requiere controladores que manejen con precisión las complejas dinámicas no lineales y las perturbaciones desconocidas. Esta tesis se centra en el diseño e implementación de un controlador de movimiento por modo deslizante para el robot UR5, con el objetivo de mejorar la precisión y rapidez en tareas quirúrgicas, específicamente en cirugías laparoscópicas asistidas. Los robots enfrentan desafíos como perturbaciones externas y limitaciones en el rango de movimiento, por lo que se propone un controlador robusto que minimice el error de trayectoria y el tiempo de respuesta, asegurando que el robot siga las referencias de posición y orientación del cirujano con precisión y estabilidad, incluso bajo condiciones adversas como variaciones de carga o superficies irregulares. La verificación del funcionamiento del controlador incluye simulaciones en Gazebo y pruebas experimentales en un laboratorio, evaluando su desempeño en una tarea de corte sobre carne de cerdo, simulando un escenario quirúrgico. Con la optimización de parámetros mediante algoritmos genéticos, se obtuvo un error de 0.4168 mm y un tiempo de respuesta de 3.8s, en comparación con un error de 0.5552 mm y un tiempo de 5.05s utilizando optimización mediante programacion cuadratica secuencial (SQP).

The use of manipulator robots in laparoscopic-assisted laparoscopic surgery has gained prominence due to their ability to improve accuracy and reduce the limitations of conventional surgical techniques. However, efficient operation of these robots requires controllers that accurately handle complex nonlinear dynamics and unknown disturbances. This thesis focuses on the design and implementation of a sliding mode motion controller for the UR5 robot, with the goal of improving accuracy and speed in surgical tasks. Robots face challenges such as external disturbances and range of motion limitations, so a robust controller is proposed to minimize trajectory error and response time, ensuring that the robot follows the surgeon’s position and orientation references with precision and stability, even under adverse conditions. Verification of the controller’s performance includes simulations in Gazebo and experimental tests in a laboratory, evaluating its performance in a cutting task on pork, simulating a surgical scenario. Using genetic algorithms, an error of 0.4168 mm and a response time of 3.8s were obtained, compared to an error of 0.5552 mm and a time of 5.05s using SQP optimization.