Este artículo presenta una estrategia de control novedosa para lograr manipulación de fuerza de alta precisión en brazos robóticos de rigidez variable, una tendencia en rápido crecimiento dentro de la robótica colaborativa. Los métodos tradicionales tienen dificultades para adaptarse a los cambios dinámicos de rigidez presentes en estos sistemas, lo que provoca errores en el seguimiento de fuerza e inestabilidad. Proponemos Control Predictivo Adaptativo, una variante de Model Predictive Control que ajusta dinámicamente los parámetros del controlador apoyándose en un modelo dinámico del brazo robótico para mantener precisión óptima a lo largo de todo el rango de rigidez.

La técnica permite un control de fuerza preciso apropiado para tareas delicadas de ensamblaje y colaboración humano-robot, mostrando una mejora aproximada del 20% en la precisión de seguimiento de fuerza respecto a controladores PID convencionales. Este avance abre aplicaciones en robótica médica, microensamblaje y asistencia a personas mayores, y su adopción puede capturar un segmento del mercado de automatización industrial valorado en aproximadamente $3 000 000 000 en cinco años.

Metodología y modelo dinámico: el enfoque formula un problema de optimización con restricciones dentro de un marco MPC, donde la función objetivo minimiza el error entre la fuerza deseada y la fuerza real sujeta a límites físicos como pares máximos de motor y saturaciones. El modelo dinámico incluye inercia, fricción y la elasticidad del actuador de rigidez variable y se obtiene mediante identificación de sistemas usando técnicas como mínimos cuadrados recursivos y filtros de Kalman extendido para mejorar estimaciones en tiempo real.

Algoritmo adaptativo: la clave del Control Predictivo Adaptativo es la actualización continua del modelo empleado por el MPC. Con cada ciclo de control se incorporan lecturas del sensor de fuerza y del estado del robot para corregir parámetros del modelo mediante algoritmos de estimación en línea, lo que permite predecir con mayor exactitud la respuesta futura y calcular la secuencia de acciones de control óptimas. Esto combina la capacidad de anticipación de MPC con la flexibilidad de métodos adaptativos, mejorando la robustez frente a perturbaciones externas y cambios de rigidez.

Experimentos y análisis de datos: se llevaron a cabo simulaciones y pruebas en un brazo robótico real equipado con un sensor fuerza/torque en el efector final. Se comparó el Control Predictivo Adaptativo con un controlador PID estándar siguiendo perfiles de fuerza variables, incluyendo señales senoidales y perturbaciones externas repentinas. El análisis principal empleó el error cuadrático medio RMSE para cuantificar el rendimiento, encontrando una reducción significativa del RMSE con AMPC en distintas magnitudes de fuerza y configuraciones de rigidez. Se realizaron pruebas estadísticas para confirmar la significancia de las mejoras.

Resultados y validación práctica: además del avance en precisión, las pruebas demostraron recuperación rápida ante perturbaciones y mantenimiento de estabilidad en todo el rango operativo. La implementación se validó en plataformas embebidas para asegurar viabilidad en tiempo real y se propuso una hoja de ruta de despliegue: pilotos a corto plazo en líneas de producción, adopción a medio plazo para tareas generales de ensamblaje y, a largo plazo, integración en plataformas colaborativas que trabajen junto a operadores humanos sin barreras de seguridad rígidas.

Contribuciones técnicas: este trabajo integra identificación de sistemas en línea con un MPC computacionalmente eficiente, empleando mínimos cuadrados recursivos dentro del lazo de optimización para actualizar el modelo dinámico. La propuesta supera limitaciones de estudios previos que usaban modelos fijos o adaptaciones periódicas, entregando un marco unificado de modelado y control con atención en implementabilidad práctica.

Aplicaciones industriales y servicios complementarios: la adopción de esta tecnología potencia soluciones de automatización y mejora de procesos donde el control de fuerza es crítico. En Q2BSTUDIO ofrecemos desarrollo de soluciones a medida que integran control avanzado, inteligencia artificial y despliegue en la nube. Nuestro equipo es especialista en software a medida y aplicaciones a medida para robótica y automatización, y podemos acompañar la implementación desde la identificación del modelo hasta la puesta en marcha en producción. Consulte nuestras opciones de desarrollo de aplicaciones en desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma y descubra servicios de inteligencia artificial más profundos en inteligencia artificial para empresas.

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Conclusión: el Control Predictivo Adaptativo representa una solución robusta y práctica para el control preciso de fuerza en brazos robóticos de rigidez variable, combinando predicción, adaptación y factibilidad de implementación en plataformas embebidas. Q2BSTUDIO está posicionada para acompañar a empresas en la adopción de estas tecnologías mediante software a medida, integración de inteligencia artificial, servicios cloud y ciberseguridad, impulsando la trasformación digital de procesos industriales y colaborativos.