El alumno Antonio Serrano Muñoz obtuvo la calificación SOBRESALIENTE CUM LAUDE
El alumno Antonio Serrano Muñoz obtuvo la calificación SOBRESALIENTE CUM LAUDE
El alumno Antonio Serrano Muñoz obtuvo la calificación SOBRESALIENTE CUM LAUDE
- Título de tesis: Reinforcement learning for collaborative robotic contact-rich disassembly tasks.
Tribunal:
- Presidencia: Duc Pham (The University of Birmingham)
- Vocalía: Minna Lanz (Tampere University)
- Vocalía: Juan Ignacio Vázquez Gómez (Universidad de Deusto)
- Vocalía: Maider Zamalloa Aquizu (Ikerlan)
- Secretaría: Joseba Andoni Agirre Basetegieta (Mondragon Unibertsitatea)
Resumen:
Con el crecimiento exponencial de la población mundial y el consiguiente aumento de las tasas de consumo, el tratamiento eficiente de los productos al final de su vida útil se ha convertido en un factor crítico para mitigar el impacto medioambiental. Para ello, la remanufacturación ofrece un enfoque ambiental y económicamente beneficioso para contrarrestar estos impactos. Aunque la automatización ha tenido éxito en el montaje y la fabricación, en la remanufacturación, sobre todo en el desensamblaje, se prefiere el trabajo manual para hacer frente a las incertidumbres operativas. El aprendizaje por refuerzo (RL) se presenta como una alternativa para la toma de decisiones y el control en sistemas cambiantes, pero se desconoce hasta qué punto las tareas de desensamblaje pueden aprenderse y generalizarse automáticamente. Esta tesis doctoral, en Ingeniería Aplicada, explora la aplicación de técnicas de RL para el control de robots colaborativos para generalizar tareas de desensamblaje con incertidumbres debidas a la variabilidad de las propiedades geométricas y físicas de los objetos manipulados. Con ello, se presenta una librería RL modular que permite el entrenamiento simultáneo de agentes en entornos masivamente paralelos para reducir el tiempo de entrenamiento consumiendo la misma cantidad de recursos y aumentando la recompensa percibida. Además, se presenta un marco de control para cobots KUKA LBR iiwa que supera a las soluciones existentes y permite el uso de distintos tipos de superposiciones de fuerza para reducir las fuerzas de contacto causadas por la fricción y la probabilidad de estados de atasco al realizar tareas de desmontaje. Por último, se propone una colección de paquetes listos para usar que permiten crear prototipos rápidamente y reducir el tiempo de desarrollo y despliegue de sistemas robóticos colaborativos para ensamblaje y desensamblaje.