Hualde Otamendi, Mikel

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https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/52654

Birth Date

Job Title

Last Name

Hualde Otamendi

First Name

Mikel

person.page.departamento

Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Comunicación

person.page.instituteName

ISC. Institute of Smart Cities

ORCID

0009-0006-8496-8749

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1174992

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    PublicationOpen Access
    Modelado multiplataforma para el control de un sistema articulado
    (UNED, 2023) Ibarrola Chamizo, Javier; Merino Olagüe, Mikel; Iriarte Goñi, Xabier; Hualde Otamendi, Mikel; Ingeniería; Ingeniaritza; Institute of Smart Cities - ISC
    En el presente artículo se ha trabajado con las herramientas de simulación de sistemas mecánicos Gazebo y Simulink, realizando una interconexión entre ambos con el fin de desglosar la parte dinámica y cinemática de la parte de control, obtención y tratamiento de datos. La vía de enlace entre ambos programas se realiza mediante otro software de comunicación, ROS. Con todo ello, se ha conseguido la cosimulación de un mecanismo articulado en la cual, Simulink comanda trayectorias a Gazebo a través de pares en articulaciones, Gazebo envía los valores de posición articular de la simulación a Simulink, y mediante el control multiarticular de pares realimentados diseñado en este último programa, se minimiza el error entre la trayectoria simulada y la ideal. La obtención de los parámetros del modelo dinámico requeridos en el control se ha realizado mediante una librería de Matlab (Lib_3D_MEC_Matlab) de análisis de sistemas multicuerpo desarrollada por la UPNA.
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    PublicationOpen Access
    AI training for application to industrial robotics: trajectory generation for neural network tuning
    (Springer, 2023) Merino Olagüe, Mikel; Ibarrola Chamizo, Javier; Aginaga García, Jokin; Hualde Otamendi, Mikel; Ingeniería; Ingeniaritza; Institute of Smart Cities - ISC
    In the present work robot trajectories are generated and kinematically simulated. Different data (joint coordinates, end effector position and orientation, images, etc.) are obtained in order to train a neural network suited for applications in robotics. The neural network has the goal of automatically generating trajectories based on a set of images and coordinates. For this purpose, trajectories are designed in two separate sections which are conveniently connected using Bezier curves, ensuring continuity up to accelerations. In addition, among the possible trajectories that can be carried out due to the different configurations of the robot, the most suitable ones have been selected avoiding collisions and singularities. The designed algorithm can be used in multiple applications by adapting its different parameters.