Defensa de la tesis doctoral de Mario Peñacoba Yagüe

Mario Peñcoba Yagüe, doctorando del programa en Ingeniería y Tecnologías Industrial, Informática y Civil, defenderá su tesis doctoral titulada “Técnicas inteligentes para la optimización de trayectorias en robots industriales y móviles”, dirigida por Jesús Enrique Sierra García y Matilde Santos Peñas, el martes 14 de julio a las 10:00 h de manera telemática, a través de Microsoft Teams.  

Esta tesis desarrolla estrategias inteligentes de optimización y control para generar movimientos seguros, eficientes y desplegables tanto en manipuladores industriales como en robots móviles que operan en entornos complejos. El trabajo aborda retos clave en aplicaciones robóticas reales, incluyendo la generación de movimientos libres de colisiones, restricciones no convexas, regiones de factibilidad discontinuas y la necesidad de optimizar objetivos de rendimiento contrapuestos, como el tiempo de ciclo, la suavidad del movimiento y el esfuerzo de los actuadores.

Se establece un marco basado en simulación en el que las soluciones candidatas se evalúan mediante modelos precisos de gemelos digitales, priorizando la factibilidad antes de refinar las métricas de rendimiento. Las principales contribuciones incluyen: (i) optimización de trayectorias para manipuladores robóticos guiada por intervención humana, donde movimientos definidos por expertos se refinan sistemáticamente mediante búsqueda metaheurística; (ii) esquemas de optimización híbridos globaleslocales y multialgoritmo que aprovechan los comportamientos complementarios de métodos bioinspirados para mejorar la fiabilidad de la convergencia y la calidad de las soluciones; (iii) optimización de la manipulación cooperativa con dos brazos mediante una formulación centrada en el objeto, que sincroniza ambos brazos a través de cinemática inversa coordinada y verificación de colisiones con prioridad en la factibilidad, permitiendo trayectorias de transporte cooperativo seguras y eficientes en tiempo en celdas de trabajo restringidas; (iv) formulaciones multiobjetivo que equilibran la productividad con indicadores físicos indirectos de desgaste y esfuerzo mecánico, facilitando la toma de decisiones informada entre velocidad y operatividad a largo plazo; y (v) enfoques de planificación metaheurística para misiones de robótica móvil, donde la optimización de puntos de paso y tiempos mejora la eficacia de la tarea respetando las restricciones del entorno.

Los resultados de simulación y experimentales obtenidos en escenarios representativos industriales y móviles validan la robustez, adaptabilidad y escalabilidad de los métodos propuestos. En conjunto, esta investigación avanza en los fundamentos y herramientas prácticas de la optimización inteligente del movimiento robótico, aportando metodologías transferibles para una operación robótica más segura, rápida y eficiente en aplicaciones reales.