Abstract:
En el presente trabajo de titulación se realiza el diseño y la construcción de una plataforma omnidireccional con el objetivo de evaluar la eficiencia y robustez de los algoritmos de control modernos en el seguimiento de trayectorias a través de la implementación de un sistema servovisual que permite la estimación de la POSE por medio de marcadores binarios ArUco disponibles en la librería de visión artificial OpenCV. Por medio de la investigación preliminar se optó por la configuración Mecanum debido a sus características destacadas frente a otras configuraciones. Los resultados obtenidos fueron contrastados con un algoritmo de control clásico en donde se evalúan las gráficas resultantes de las señales de control y de los errores de control, permitiendo así determinar si el sistema es estable, inestable o asintóticamente estable. El algoritmo de visión artificial fue implementado y compilado en el IDE Qtcreator, el cual hizo posible el desarrollo de una interfaz gráfica que permite al usuario mover la plataforma omnidireccional de forma manual, modificar los parámetros del sistema
como son: el desfase del punto de operación tanto de posición como de orientación, seleccionar y configurar la trayectoria deseada, definir el tiempo de implementación del seguimiento de trayectoria, escoger el controlador que se desea implementar, modificar la matriz de ganancia y de peso de los controladores modernos, ubicar el punto de origen del sistema de referencia, visualizar la posición y orientación actual del robot y por último ejecutar el control de trayectoria. Por último, se realiza la validación de la hipótesis por medio la prueba del chi cuadrado el cual permitió afirmar que el sistema servovisual propuesto si permite la evaluación de eficiencia y robustez en el seguimiento de trayectorias.
