Proyectos de Investigación

LOCPU: Aprendizaje, Control Óptimo y Planificación bajo incertidumbre en aplicaciones industriales

Fecha Inicio:     

01/09/2021

Fecha Fin:    

30/06/2025

Entidad Financiadora:      

PROYECTOS DE I+D+i 2020. RETOS INVESTIGACIÓN. Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades. MICIU/AEI /10.13039/501100011033
Proyecto PID2020-116585GB-I00 financiado por

Investigador Principal: Sala Piqueras, Antonio

IP otras entidades: Leopoldo Armesto Ángel

Participantes del ai2:       

Participantes de otras entidades:

Leopoldo Armesto Ángel

Financiación

PROYECTOS DE I+D+i 2020. RETOS INVESTIGACIÓN. Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades. MICIU/AEI /10.13039/501100011033
Proyecto PID2020-116585GB-I00 financiado por

Sobre el proyecto

El objetivo de este proyecto es mejorar los sistemas de programación de la producción o los movimientos de los robots en plantas industriales.

El proyecto, financiado por el Plan Nacional del Ministerio de Ciencia e Innovación, durará tres años. En él también participan investigadores de la Universitat de València y la Jaume I de Castelló.

Los algoritmos desarrollados en el marco del proyecto se aplicarán a la planificación en plantas industriales.

En muchas aplicaciones industriales se minimiza un índice de coste y las soluciones se implementan en bucle abierto, sin replanificación o recálculo a medida que llegan nuevos datos. El objetivo de este proyecto es mejorar el alcance y la aplicabilidad de las técnicas de planificación en sistemas industriales (programación de producción, trayectorias de robots, etc.) incluyendo tantos modelos físicos de bajo nivel como sea posible y guiando la optimización en tiempo real mediante control predictivo no lineal, en diferentes escenarios y con estimaciones de función de valor de programación dinámica.

En el marco del proyecto se ha adquirido un sistema de localización por radiofrecuencia de múltiples robots para testar los algoritmos desarrollados. Asimismo, se dispone de diversos prototipos de robots móviles y robots colaborativos, y se trabajará con casos de estudio junto con investigadores de la Universidad de Valladolid para incorporar los sistemas desarrollados a tareas de planificación en control de procesos.

Noticias relacionadas