Investigadores del Área de Control de Procesos del Instituto ai2, en colaboración con expertos del Instituto de Diseño para la Fabricación y Producción Automatizada de la UPV, están trabajando en un nuevo sistema de aprendizaje, control óptimo y planificación para aplicaciones industriales. El objetivo es mejorar con él 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 de LOCPU (Learning, Optimal Control and Planning under Uncertainty in Industrial Applications) se aplicarán a la planificación en plantas industriales.

Antonio Sala, investigador principal del Instituto ai2 en el proyecto, explica que “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.