Plataforma robótica móvil reconfigurable para investigación y docencia
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2025.46.12235Palabras clave:
Robots móviles autónomos, Información y fusión sensorial, Navegación cooperativa, Localización, Construcción de mapas, Control de movimiento, Navegación de robots, Sistemas multi-vehículoResumen
En este trabajo se presenta el diseño y desarrollo de una plataforma robótica móvil terrestre modular orientada a investigación y docencia. Esta plataforma permite realizar tres configuraciones cinemáticas (diferencial, skid-steering y omnidireccional) mediante el intercambio de sus ruedas. La plataforma está organizada en tres niveles donde se integran sensores, actuadores y procesadores. El control de bajo nivel se gestiona mediante un microcontrolador ESP32 bajo FreeRTOS, mientras que una Raspberry Pi 5 ejecuta tareas de planificación y navegación utilizando ROS2 Jazzy. En el microcontrolador se han implementado los cálculos de la cinemática directa e inversa, el control PID para regular la velocidad de las ruedas y un Filtro de Kalman Extendido para la estimación del estado del robot (odometría). Además, se ha desarrollado un gemelo digital en ROS2 para simular el comportamiento de cada configuración. Finalmente, se ha validado una estrategia de control visual tipo Leader-Follower entre robots mediante la detección de marcadores ArUco y seguimiento visual basado en posición, permitiendo la colaboración entre sistemas multi-robot.
Referencias
Alonso-Mora, J., Montijano, E., Schwager, M., & Rus, D. (2016) ‘Distributed multi-robot formation control among obstacles: A geometric and optimization approach with consensus’, Proceedings - IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 5356–5363. DOI: 10.1109/ICRA.2016.7487747.
Al-Shanoon, A., Tan, A. H., Lang, H., & Wang, Y. (2018) ‘Mobile robot regulation with position based visual servoing’, IEEE International Conference on Computational Intelligence and Virtual Environments for Measurement Systems and Applications, pp. 1-6. DOI: 10.1109/CIVEMSA.2018.8439978.
Chan, W.K. & Srigrarom, S. (2023) ‘Image-based Visual-Servoing for Air-to-Air Drone Tracking & Following with Model Predictive Control’, Proceedings of 2023 SICE International Symposium on Control Systems, pp. 1–7. DOI: 10.23919/SICEISCS57194.2023.10079208.
Chen, T., Sun, Y., Niu, X., Lan, Y., Fang, W., & Liu, P. (2022) ‘Formation control for second-order nonlinear multi-agent systems with external disturbances via adaptive method’, Proceedings - 2022 Chinese Automation Congress, CAC 2022, 2022-January, pp. 5616–5620. DOI: 10.1109/CAC57257.2022.10055393.
Conejero, M. N., Montes, H., Bengochea-Guevara, J. M., Garrido-Rey, L., Andújar, D., & Ribeiro, A. (2025) ‘A collaborative robotic fleet for yield mapping and manual fruit harvesting assistance’, Computers and Electronics in Agriculture, 235, 110351. DOI: 10.1016/J.COMPAG. 2025.110351.
Ebel, H. & Eberhard, P. (2021) ‘Non-Prehensile Cooperative Object Transportation with Omnidirectional Mobile Robots: Organization, Control, Simulation, and Experimentation’, 2021 International Symposium on Multi-Robot and Multi-Agent Systems, MRS 2021, pp. 1–10. DOI: 10.1109/MRS50823.2021.9620541.
Galati, R. & Mantriota, G. (2023) ‘Path Following for an Omnidirectional Robot Using a Non-Linear Model Predictive Controller for Intelligent Warehouses’, Robotics, 12(3), p. 78. DOI: 10.3390/ROBOTICS12030078.
Girbés, V., Armesto, L., & Tornero, J. (2010, June). Pisala project. intelligent sensorization for line tracking with artificial vision. 41st International Symposium on Robotics, pp. 1-6. VDE.
Girbés, V., Armesto, L., & Tornero, J. (2014). ‘Path following hybrid control for vehicle stability applied to industrial forklifts’. Robotics and Autonomous Systems, 62(6), 910-922.
Siegwart, R., Nourbakhsh, I. R., & Scaramuzza, D. (2011). Introduction to autonomous mobile robots. MIT press. ISBN: 9780262295321
Sprunk, C., Lau, B., Pfaff, P., & Burgard, W. (2017) ‘An accurate and efficient navigation system for omnidirectional robots in industrial environments’, Autonomous Robots, 41(2), pp. 473-493. DOI: 10.1007/s10514-016-9557-1.
Tsai, C. C., Wu, H. L., Tai, F. C., & Chen, Y. S. (2017) ‘Distributed consensus formation control with collision and obstacle avoidance for uncertain networked omnidirectional multi-robot systems using fuzzy wavelet neural networks’, Int. Journal of Fuzzy Systems, 19(5), pp. 1375–1391. DOI: 10.1007/s40815-016-0239-0.
Wang, K., Liu, Y. & Li, L. (2014) ‘Visual servoing trajectory tracking of nonholonomic mobile robots without direct position measurement’, IEEE Trans. on Robotics, 30(4), pp. 1026–1035. DOI: 10.1109/TRO.2014.2317891.
Zhang, Y. & Li, S. (2018) ‘A Neural Controller for Image-Based Visual Servoing of Manipulators with Physical Constraints’, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 29(11), pp. 5419–5429. DOI: 10.1109/TNNLS.2018.2802650.
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Laura Garrido-Rey, J. Daniel Navarro-González, Silvia Casans, Enrique Sanchis, Vicent Girbés-Juan
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
