Aplicación de la Inteligencia Artificial al control de un robot Lego en configuración de péndulo invertido

Abstract

En este trabajo se describe el diseño e implementación de la estabilización de un robot en configuración de péndulo invertido mediante la aplicación de algoritmos de control. Para ello se ha construido un sistema que consiste en un robot LEGO. Este robot debe equilibrarse sobre sus dos ruedas mientras es capaz de moverse autónomamente esquivando obstáculos. Se ha desarrollado un modelo matemático del sistema mediante las herramientas de simulación Matlab/Simulink sobre el que sea ha trabajado inicialmente. Se han aplicado técnicas de control LQR y PID para su estabilidad, implementado la sintonía inteligente de los parámetros del PID con un sistema experto. Se han implementado estas estrategias de control en el sistema real, utilizando los sensores y componentes hardware y software del lego EV3. El robot cuenta además con la habilidad de esquivar obstáculos gracias al sensor de ultrasonidos. La implementación en código ha sido programada en Java, usando el paradigma de orientación a objetos. Los resultados son satisfactorios y se ha conseguido procesar las señales de los sensores y estabilizar el robot.

In this paper, is described the design and implementation of the stabilization of a robot in the inverted pendulum configuration through the application of control algorithms. To achieve this purpose, a system consisting of a LEGO robot has been built. This robot must keep balance on its two wheels while being able to move autonomously dodging obstacles. A mathematical model of the system has been developed using the Matlab / Simulink simulation tools on which it has worked. LQR and PID control techniques have been applied for stability, implementing intelligent tuning of the PID parameters with an expert system. These control strategies have been implemented in the real system, using the lego EV3 hardware and software sensors as well as it’s components. Furthermore, the robot also has the ability to dodge obstacles thanks to the ultrasonic sensor. The code implementation has been programmed in Java, using the object orientation paradigm. The results are satisfactory and the sensor signals have been detected and the robot has been stabilized.