Este artículo presenta un sistema avanzado de optimización autónoma de trayectorias cinemáticas mediante reconstrucción adaptativa de elementos finitos, diseñado para robots industriales y aplicaciones de alta precisión. La innovación central es la capacidad del sistema para reconstruir y refinar de forma continua un modelo físico y cinemático del robot en un espacio de estado que evoluciona dinámicamente, lo que permite optimizar trayectorias en tiempo real con ganancias de eficiencia y precisión sustanciales.

El flujo de trabajo integra captura multimodal de datos mediante nubes de puntos LiDAR y visión, fusión IMU y parsing de modelos CAD, representando el entorno y la cinemática del robot mediante grafos. Redes neuronales de grafo identifican zonas de colisión y relaciones estructurales, mientras que comprobadores lógicos automatizados garantizan cumplimiento de límites articulares y restricciones físicas. Un modelo sustituto de elementos finitos basado en regresión por procesos gaussianos permite evaluar instantáneamente tensiones y deformaciones, reduciendo la carga computacional de la FEA convencional.

En el núcleo de control se combinan aprendizaje por refuerzo con control predictivo de modelos para prever comportamiento futuro y ajustar parámetros de control online. Un lazo meta de optimización bayesiana calibra automáticamente los pesos de las métricas de evaluación, mientras que una fusión de evidencias integra resultados con incertidumbre. Además, un bucle humano-AI facilita la incorporación de demostraciones expertas y ajustes iterativos en entornos cambiantes.

Validación y reproducibilidad se apoyan en un gemelo digital que replica condiciones experimentales y permite transferir aprendizajes de simulación a hardware real. Los experimentos muestran una reducción estimada de consumo energético entre 30 y 40 por ciento y mejoras significativas en la precisión de trayectoria, con aplicaciones directas en fabricación autónoma, robótica quirúrgica y logística.

Desde el punto de vista técnico destacan la combinación de GNN y FEA adaptativa para optimización en entornos dinámicos, el uso de modelos sustitutos para acelerar cálculos físicos y la introducción de métricas compuestas como HyperScore para evaluar robustez y novedad de trayectorias. El sistema evita estancamientos en soluciones subóptimas mediante análisis de similitud en una base vectorial de trayectorias simuladas y reales.

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