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Control de posición, velocidad y momentum para Seguimiento de Trayectorias en un Robot Manipulador Hamiltoniano

Mario Iván Nava Bustamante

José Luis Meza Medina

Rodrigo Loera Palomo

Cesar Alberto Hernández Jacobo

Volumen:
1
DOI:
Edición:
11

Resumen

El control de seguimiento de trayectorias en manipuladores robóticos constituye un desafío clave dentro del área del control no lineal, debido a la naturaleza fuertemente acoplada y no lineal de su dinámica. Ante la creciente demanda de precisión y estabilidad en tareas de seguimiento en entornos variables, se requieren estrategias de control que respeten la estructura física del sistema y permitan una regulación eficiente de sus variables fundamentales. Este trabajo propone una estrategia de control basada directamente en las ecuaciones de Hamilton, aprovechando su capacidad para describir la evolución temporal del sistema en términos de coordenadas generalizadas y momentos conjugados. A diferencia de los enfoques clásicos que dependen de modelos Lagrangianos o simplificaciones lineales, la formulación Hamiltoniana permite abordar de manera explícita la interacción entre energía cinética, energía potencial y momentum, proporcionando un marco más estructurado para el diseño del controlador. Se diseña una ley de control multivariable que actúa simultáneamente sobre la posición, la velocidad y el momento del manipulador, con el objetivo de lograr seguimiento preciso de trayectorias deseadas. La estabilidad se garantiza mediante el uso de funciones tipo Lyapunov construidas a partir de la energía total del sistema, y se valida el desempeño a través de simulaciones numéricas en un manipulador de dos grados de libertad.

Palabras clave

Control Hamiltoniano, Control no lineal, Ecuaciones de Hamilton, Momentum generalizado.

Referencias Bibliográficas

Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento 4.0.

  • Altawaitan, A., Stanley, J., Ghosal, S., & Duong, T. (2024). Hamiltonian

  • dynamics learning from point cloud observations for nonholonomic mobile robot control. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA).

  • Beckers, T., & Colombo, A. (2023). Physics-informed neural network design for energy-based control of nonlinear systems. Automatica, 153, 110909. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2023.110909

  • Chang, H. S., Halder, U., Shih, C. H., Naughton, N., Gazzola, M., & Mehta, P. G. (2023). Energy-shaping control of a muscular octopus arm moving in three dimensions. Proceedings of the Royal Society A, 479(2270), 20220593. https://doi.org/10.1098/rspa.2022.0593

  • Gong, Y., Liu, C., Chen, W., Zhao, D., & Song, J. (2023). Passive control strategy for autonomous excavators based on energy shaping. EEE Transactions on Industrial Electronics.https://doi.org/10.1109/TIE.2023.3299986

  • Heydari Shahna, M., Bahari, M., & Mattila, J. (2023). Robustness- guaranteed observer-based control strategy with modularity for cleantech EMLA-driven heavy-duty robotic manipulator. arXiv preprint arXiv:2311.15843.

  • Hu, J., Wang, F., Li, X., Qin, Y., Guo, F., & Jiang, M. (2024). Trajectory

  • tracking control for robotic manipulator based on soft actor–critic and generative adversarial imitation learning. Biomimetics, 9(12), 779.

  • Khader, S. A., Yin, H., Falco, P., & Kragic, D. (2021). Learning deep energy shaping policies for stability-guaranteed manipulation. arXiv preprint arXiv:2103.16432.

  • Liu, Z., Peng, K., Han, L., & Guan, S. (2023). Modeling and control of

  • robotic manipulators based on artificial neural networks: A review. Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Mechanical Engineering, 47, 1307–1347.

  • Mao, W., Xu, C., Zhu, Q., Chen, S., & Wang, Y. (2023). Leapfrog diffusion model for stochastic trajectory prediction. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 5517–5526.

  • Ortega, R., van der Schaft, A. J., Mareels, I., & Maschke, B. (2001). Putting energy back in control. IEEE Control Systems Magazine, 21(2), 18–33.

  • Rudin, N., Hoeller, D., Reist, P., & Hutter, M. (2022). Learning to walk in minutes using massively parallel deep reinforcement learning. Conference on Robot Learning (CoRL), 91–100.

  • Schulman, J., Wolski, F., Dhariwal, P., Radford, A., & Klimov, O. (2017). Proximal policy optimization algorithms. arXiv preprint arXiv:1707.06347.

  • Tinoco, V., Silva, M. F., Santos, F. N., Morais, R., & Magalhães, S. A.

  • (2025). A review of advanced controller methodologies for robotic manipulators. International Journal of Dynamics and Control, 13, 36.

  • Van der Schaft, A. J. (2017). L2-gain and passivity techniques in nonlinear control (3rd ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-49950-3

  • Zhang, A., Karacan, K., Sadeghian, H., Wu, Y., Wu, F., & Haddadin, S. (2024). Tactile-Morph Skills: Energy-based control meets data-driven

  • learning. arXiv preprint arXiv:2408.12285.

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