Identificación dinámica del robot KUKA LWR IWA mediante el diseño óptimo de experimentos

Abstract

Este trabajo tiene por objeto realizar un proceso completo de identificación dinámica del robot colaborativo KUKA LWR IIWA. El planteamiento se basa en analizar las metodologías existentes de identificación dinámica y seleccionar un método de identificación que permita obtener los parámetros dinámicos deseados. Se deberá realizar un modelado dinámico del robot para obtener las ecuaciones que rigen el sistema y se planteará una reducción del modelo a parámetros base. Será necesario un diseño de experimentos, definiendo la trayectoria/s óptima/s para llevar a cabo la identificación paramétrica. Realizar los experimentos y medir los pares reales en las trayectorias reales, correlando así los datos del modelo estimado con el real. Utilizando los valores experimentales, se realizará una estimación de los parámetros. Por último, utilizando el modelo identificado, se estimarán los pares de una trayectoria de validación que no fuera utilizada en los experimentos para la estimación. Comparando los valores de los pares estimados y los medidos experimentalmente para esa trayectoria, se validará el modelo identificado.

This work aims to make a complete process of dynamic identification of the collaborative robot KUKA LWR IIWA. The approach is based on analyzing the existing dynamic identification methods and select one of them, which allows to obtain the desired dynamic parameters. A dynamic modeling must be done in order to obtain the equations which rule the system and a reduction of the model to base parameters will be considered. A design of experiments will be necessary, defining the optimal/s trajectory/ies for a parametric identification. Make the experiments and measure the real torques in the real trajectories, correlating the estimated model data whit the real ones. Using experimental values, an estimation of the parameters will be done. Finally, using the identified model, the torques of a validation trajectory (not used in the identification experiments) will be estimated. Comparing the values of the estimated torques with the measured ones for that trajectory, the identified model will be validated.