Definición

Un manipulador, en el contexto de la robótica, es un dispositivo mecánico multipropósito, reprogramable y controlado automáticamente, típicamente configurado como una estructura similar a un brazo, programable en tres o más ejes, diseñado para manejar y manipular objetos o materiales sin contacto humano directo para aplicaciones en entornos industriales o peligrosos. Consiste principalmente en enlaces interconectados conectados por juntas, impulsados ​​por actuadores y terminados por un efector final diseñado para tareas específicas como agarre, soldadura o ensamblaje.[5]

Las métricas de rendimiento fundamentales para los manipuladores incluyen grados de libertad (DOF), que determinan el rango de movimiento (normalmente de 3 a 7 DOF para los modelos industriales), el alcance (la distancia máxima desde la base hasta el efector final), la capacidad de carga útil (el peso máximo que puede soportar) y la repetibilidad (la precisión para regresar a la misma posición, a menudo medida en milímetros).[6] Estas características permiten a los manipuladores realizar tareas precisas y repetitivas al tiempo que minimizan la exposición humana a los riesgos.[7]

A diferencia de los sistemas robóticos completos, que pueden incorporar bases de locomoción, percepción sensorial o capacidades de toma de decisiones autónomas, un manipulador se centra exclusivamente en el mecanismo del brazo articulado para el control posicional y de orientación, aunque puede integrarse en robots más grandes sin movilidad inherente ni inteligencia avanzada.[4] Los desarrollos iniciales de manipuladores en la década de 1940 tuvieron como objetivo el manejo de materiales peligrosos, como radioisótopos, para permitir operaciones remotas seguras en instalaciones nucleares.

Historia

El desarrollo de dispositivos manipuladores se originó en la década de 1940 dentro de la industria nuclear, impulsado por la necesidad de manipular isótopos radiactivos de forma segura sin exposición humana directa. En el Laboratorio Nacional de Argonne, Raymond Goertz fue pionero en manipuladores maestro-esclavo teleoperados, que permitían a los operadores controlar brazos mecánicos de forma remota a través de enlaces mecánicos, lo que marcó las primeras aplicaciones prácticas de manipulación remota para entornos peligrosos. Estos primeros sistemas, desarrollados entre 1947 y 1949, presentaban uniones servocontroladas básicas y fueron fundamentales para el avance de la tecnología de teleoperación para la investigación nuclear.

En 1954 se produjo un hito industrial fundamental cuando George Devol patentó el primer manipulador programable, conocido como Unimate, que introdujo instrucciones almacenadas para tareas repetitivas automatizadas, distinguiéndolo de los diseños puramente teleoperados. Este brazo hidráulico con cinco grados de libertad se comercializó a través de Unimation Inc., cofundada por Devol y Joseph Engelberger en 1956, con Engelberger liderando los esfuerzos comerciales y de ingeniería para llevar la tecnología al mercado. La primera instalación de Unimate tuvo lugar en 1961 en una planta de fundición a presión de General Motors en Ewing Township, Nueva Jersey, donde transfirió piezas metálicas calientes de la máquina de fundición a presión a un transportador de enfriamiento, revolucionando la fabricación de automóviles al automatizar el trabajo peligroso y monótono. La patente estadounidense número 2.988.237 de Devol formalizó el concepto de "transferencia programada de artículos", sentando las bases para la automatización industrial moderna.

La década de 1970 vio una expansión generalizada de los manipuladores en las líneas de montaje, particularmente en el sector automotriz, donde Unimation y competidores como KUKA introdujeron modelos más versátiles para soldadura y manipulación de materiales, impulsando la productividad en la producción en masa. En la década de 1980, la integración de microprocesadores permitió un control digital preciso, retroalimentación de sensores y programación fuera de línea, lo que permitió a los manipuladores adaptarse a tareas complejas más allá de las simples operaciones de recoger y colocar y reducir los tiempos de preparación en las fábricas. Las décadas de 1990 y 2000 marcaron el auge de los manipuladores colaborativos, diseñados para una interacción segura entre humanos y robots sin barreras, ejemplificados por los primeros cobots como los desarrollados en la Universidad Northwestern y UC Berkeley a finales de los años 1990; Los manipuladores de servicios también surgieron para usos no industriales, como asistencia sanitaria, y la Federación Internacional de Robótica observó un aumento en las implementaciones a mediados de la década de 2000.

Los avances posteriores al año 2000 se han centrado en la robótica blanda, incorporando materiales flexibles como la silicona para las pinzas que imitan la destreza biológica, permitiendo un manejo delicado en entornos no estructurados como la agricultura y la cirugía. Para la década de 2020, la integración de la IA, incluido el aprendizaje automático para la comprensión adaptativa y el aprendizaje por refuerzo para la optimización de tareas, ha transformado a los manipuladores en sistemas inteligentes capaces de tomar decisiones en tiempo real, con trabajos fundamentales que demuestran tasas de éxito de más del 90 % en la manipulación diestra mediante el entrenamiento de redes neuronales.[16][17][18]

Estructura mecánica

La estructura mecánica de un dispositivo manipulador forma su marco físico fundamental, que normalmente consiste en una cadena en serie de eslabones rígidos interconectados por articulaciones que facilitan el movimiento controlado. Estos eslabones sirven como segmentos estructurales, a menudo de forma tubular o en forma de viga, y proporcionan la columna vertebral para transmitir fuerzas y soportar cargas útiles. Las juntas que conectan los eslabones son principalmente de dos tipos: juntas de revolución que permiten el movimiento de rotación alrededor de un eje y juntas prismáticas que permiten la traslación lineal a lo largo de una dirección específica. Esta disposición crea una cadena cinemática abierta, donde cada articulación agrega un grado de movilidad al sistema, lo que permite que el efector final alcance varias posiciones y orientaciones en el espacio.

Los manipuladores están diseñados en varias configuraciones para adaptarse a tareas específicas, cada una definida por la disposición y el tipo de juntas y enlaces. La configuración antropomórfica, que se asemeja al brazo humano, presenta seis grados de libertad (DOF) a través de una serie de articulaciones giratorias, lo que permite una flexibilidad posicional y de orientación total para ensamblajes o manipulaciones complejos en un espacio tridimensional. Por el contrario, la configuración SCARA (brazo robótico de ensamblaje de cumplimiento selectivo) emplea cuatro DOF, generalmente con dos articulaciones giratorias para movimiento horizontal, una articulación prismática para traslación vertical y una articulación giratoria opcional para rotación de muñeca, lo que la hace ideal para operaciones de recogida y colocación de alta velocidad en espacios de trabajo planos. Las configuraciones cilíndricas combinan una junta giratoria para rotación alrededor de un eje vertical, una junta prismática para extensión radial y otra junta prismática para movimiento vertical, proporcionando un espacio de trabajo cilíndrico adecuado para tareas como manipulación de materiales. Las configuraciones cartesianas utilizan tres juntas prismáticas alineadas a lo largo de los ejes x, y y z, formando un espacio de trabajo rectangular que destaca en el posicionamiento de precisión para aplicaciones como la impresión o el mecanizado en 3D.[21][22]

Las consideraciones de diseño y selección de materiales son fundamentales para equilibrar la integridad estructural con la eficiencia operativa en la mecánica del manipulador. Las aleaciones ligeras como el aluminio se utilizan habitualmente para los eslabones debido a su favorable relación resistencia-peso, lo que permite una inercia reducida para una dinámica más rápida y al mismo tiempo mantiene una rigidez suficiente bajo carga. Los compuestos avanzados, como los polímeros reforzados con fibra de carbono (CFRP), se adoptan cada vez más para los eslabones de alto rendimiento, ya que ofrecen una rigidez superior y una masa menor en comparación con los metales, lo que mejora la capacidad de carga útil y la eficiencia energética en entornos dinámicos. Los procesos de diseño incorporan análisis de elementos finitos para evaluar la distribución de tensiones y la deformación, asegurando que la estructura resista cargas útiles de hasta varios kilogramos sin exceder los límites de fluencia del material, como se verifica mediante simulaciones de pares de torsión en las juntas y deflexiones de los enlaces.[23][24]

Los grados de libertad en la estructura mecánica de un manipulador están determinados por el número de movimientos independientes proporcionados por sus articulaciones, que representan la dimensionalidad del espacio de configuración. Para los manipuladores industriales, esto suele oscilar entre 3 y 7 grados de libertad, donde 3 grados de libertad son suficientes para tareas de traslación básicas en una configuración cartesiana, mientras que 6 o 7 grados de libertad en brazos antropomórficos permiten redundancia para evitar obstáculos y orientar con precisión el efector final. Esta métrica influye directamente en la versatilidad del manipulador, ya que cada DOF adicional amplía el espacio de trabajo accesible pero también aumenta la complejidad estructural y las demandas de control.[25][26]

Actuadores y efectores finales

Los actuadores proporcionan la fuerza motriz para los manipuladores robóticos, convirtiendo la energía en movimiento mecánico en las articulaciones para permitir un movimiento preciso y controlado. Los motores eléctricos son el tipo más común, y los servomotores ofrecen alta precisión y respuesta dinámica a través de retroalimentación de circuito cerrado, lo que los hace ideales para tareas que requieren un posicionamiento preciso, como operaciones de ensamblaje. Los motores paso a paso, otra variante eléctrica, ofrecen pasos incrementales precisos sin necesidad de retroalimentación continua, adecuados para el control de bucle abierto en aplicaciones más livianas. Los actuadores hidráulicos destacan por ofrecer una gran fuerza para cargas útiles pesadas y se utilizan a menudo en manipuladores industriales que manejan cargas grandes, como en la forja de materiales, aunque requieren un sellado robusto para controlar las fugas de fluidos. Los actuadores neumáticos, impulsados ​​por aire comprimido, proporcionan velocidades de actuación rápidas pero con menor precisión debido a la compresibilidad, y encuentran uso en tareas de ciclo alto, como recoger y colocar en embalajes.[27]

Los efectores finales sirven como interfaces terminales de los manipuladores, permitiendo la interacción con el entorno a través de acciones de agarre o procesamiento adaptadas a tareas específicas. Las pinzas representan una categoría principal, que incluye diseños de mandíbulas paralelas que utilizan dedos opuestos para el manejo seguro de objetos rígidos en líneas de montaje de fabricación. Las pinzas de vacío emplean succión para manipular artículos lisos y no porosos, como vidrio o productos electrónicos, sin dañar la superficie, lo que mejora la velocidad en la logística. Las pinzas magnéticas aprovechan los campos electromagnéticos para sujetar materiales ferromagnéticos, como láminas de metal, lo que permite un transporte eficiente en la producción de automóviles. Más allá de las pinzas, las herramientas especializadas amplían la funcionalidad; Los sopletes de soldadura se integran en el efector final para soldadura por arco o por puntos en la fabricación, mientras que los aplicadores de pintura dispensan pulverizaciones controladas para recubrimientos uniformes en el acabado de automóviles. En contextos médicos, los efectores terminales quirúrgicos incorporan bisturíes o fórceps para procedimientos mínimamente invasivos, priorizando la esterilidad y la destreza.[28]

La selección de actuadores implica equilibrar las compensaciones clave de rendimiento para satisfacer los requisitos del manipulador. Los perfiles de par y velocidad son críticos, ya que los actuadores de alto par, como los hidráulicos, soportan el levantamiento de objetos pesados ​​pero a velocidades más bajas, mientras que los servos eléctricos ofrecen curvas de velocidad-par versátiles para tareas dinámicas, con métodos que evalúan la carga dinámica para garantizar los niveles de rendimiento deseados. La eficiencia energética influye en la elección, particularmente en el caso de sistemas sustentables o alimentados por baterías, donde los motores eléctricos minimizan el consumo en comparación con alternativas basadas en fluidos que generan pérdidas en el bombeo. La minimización del juego es esencial para la precisión, favoreciendo la transmisión eléctrica directa o las transmisiones de bajo cumplimiento para reducir los errores de posicionamiento en aplicaciones como el mecanizado.[29]

Sensores e interfaces de control

Los sensores de los manipuladores robóticos proporcionan información esencial sobre la posición, la fuerza y ​​las condiciones ambientales para garantizar un funcionamiento preciso y la interacción con el entorno. Estos dispositivos suelen integrar varias tecnologías de detección en las articulaciones, los efectores finales y la periferia del espacio de trabajo para monitorear los estados internos y los obstáculos externos. Los codificadores de posición, los sensores de fuerza/par y los sistemas de proximidad/visión forman el núcleo de este aparato sensorial, lo que permite la adquisición de datos en tiempo real para control y seguridad.[32]

Los codificadores de posición miden los ángulos de las articulaciones y las posiciones de rotación, cruciales para rastrear la configuración del manipulador. Los codificadores absolutos brindan la posición angular exacta en relación con una referencia fija sin requerir inicialización, lo que los hace adecuados para aplicaciones que necesitan conocimiento inmediato del estado al encenderse. Por el contrario, los codificadores incrementales detectan cambios de posición contando pulsos desde un punto de referencia, lo que ofrece alta resolución pero requiere procedimientos de localización para establecer el posicionamiento absoluto. Estos codificadores, a menudo ópticos o magnéticos, se montan en ejes o juntas de motores para proporcionar retroalimentación digital con resoluciones de hasta 20 bits.[33][34]

Los sensores de fuerza y ​​torsión detectan fuerzas de interacción en el efector final o en las articulaciones, lo que facilita la detección de contactos y la manipulación compatible. Los diseños basados ​​en galgas extensométricas, en los que los elementos resistivos se deforman bajo carga para alterar la resistencia eléctrica, se utilizan ampliamente para la medición de fuerza/par en varios ejes, lo que permite al manipulador detectar presiones tan bajas como 0,1 N para tareas delicadas. Estos sensores, a menudo configurados en puentes de Wheatstone para amplificación de señales, brindan retroalimentación sobre cargas externas para evitar daños durante el agarre o el ensamblaje. El trabajo fundamental en esta área enfatiza su papel en la robótica controlada por fuerza, con métodos de calibración que garantizan precisión en rangos dinámicos de hasta 500 N.[35]

Los sensores de proximidad y visión amplían la conciencia ambiental del manipulador más allá del contacto directo. Los sensores de proximidad, como los de tipo ultrasónico o infrarrojo, identifican objetos cercanos entre centímetros y metros, lo que ayuda a evitar obstáculos durante el movimiento. Los sistemas de visión, que incorporan cámaras para imágenes 2D/3D, procesan datos visuales para reconocer objetos y estimar posturas, mientras que las unidades LIDAR emiten pulsos láser para generar nubes de puntos para un mapeo espacial preciso de hasta 10 metros. Estas tecnologías respaldan tareas basadas en la percepción fusionando datos para una comprensión sólida de la escena en entornos no estructurados.[36][37]

Cinemática directa e inversa

La cinemática directa en manipuladores robóticos implica calcular la posición y orientación (pose) del efector final dados los ángulos o desplazamientos de las articulaciones. Este cálculo se basa en establecer un marco de coordenadas para cada vínculo y unión, generalmente utilizando la convención Denavit-Hartenberg (DH), que parametriza la relación espacial entre marcos consecutivos con cuatro parámetros: longitud del vínculo aia_iai​, torsión del vínculo αi\alpha_iαi​, desplazamiento del vínculo did_idi​ y ángulo de la articulación θi\theta_iθi​.[43]

Para aplicar la convención DH, los marcos de coordenadas se asignan sistemáticamente a los enlaces del manipulador. Para un manipulador en serie, el marco base se coloca en el origen fijo y los marcos posteriores se unen a cada eje de articulación. El eje ziz_izi​ se alinea con el eje de la articulación iii-ésimo, el eje xix_ixi​ es perpendicular tanto a zi−1z_{i-1}zi−1​ como a ziz_izi​ (la normal común), el eje yiy_iyi​ sigue la regla de la mano derecha y el origen del cuadro iii se encuentra en la intersección de la normal común con ziz_izi​. Luego, los parámetros se determinan de la siguiente manera: aia_iai​ es la distancia a lo largo de xix_ixi​ desde ziz_izi​ a zi+1z_{i+1}zi+1​, αi\alpha_iαi​ es el ángulo de ziz_izi​ a zi+1z_{i+1}zi+1​ alrededor de xix_ixi​, did_idi​ es la distancia a lo largo de ziz_izi​ desde xix_ixi​ a xi+1x_{i+1}xi+1​, y θi\theta_iθi​ es el ángulo de xi−1x_{i-1}xi−1​ a xix_ixi​ alrededor de ziz_izi​. Para juntas de revolución, θi\theta_iθi​ varía mientras did_idi​ es fijo; para uniones prismáticas, did_idi​ varía mientras que θi\theta_iθi​ es fijo.[43]

La pose se representa mediante matrices de transformación homogéneas en forma 4x4, combinando rotación RRR y posición ppp:

La convención DH produce una matriz de transformación general i−1Ai^{i-1}A_ii−1Ai​ del cuadro i−1i-1i−1 al iii:

La pose del efector final relativa a la base, 0Tn^0T_n0Tn​, se obtiene multiplicando las transformaciones individuales: 0Tn=0A11A2⋯n−1An^0T_n = {}^0A_1 {}^1A_2 \cdots ^{n-1}A_n0Tn​=0A1​1A2​⋯n−1An​. Este producto produce la solución de cinemática directa, que permite predecir la ubicación del efector final para cualquier configuración conjunta.[43]

La cinemática inversa, por el contrario, determina las variables articulares necesarias para lograr una postura de efector final específica, que generalmente es más desafiante debido al mapeo no lineal de la postura a las articulaciones. Los métodos analíticos derivan soluciones de forma cerrada utilizando técnicas geométricas o algebraicas, factibles para manipuladores con geometrías simples, como brazos planos 3R o aquellos con una muñeca esférica (tres ejes de revolución que se cruzan en el efector final). Para los manipuladores de muñeca esférica, el problema se desacopla: las tres primeras articulaciones posicionan el centro de la muñeca, resuelto geométricamente, mientras que las tres últimas resuelven la orientación mediante ángulos de Euler, lo que produce hasta ocho soluciones a partir de ambigüedades trigonométricas.

Para estructuras complejas sin tal desacoplamiento, predominan los métodos numéricos, particularmente los enfoques basados ​​en Jacobianos que linealizan la cinemática localmente. El manipulador jacobiano JJJ relaciona las velocidades conjuntas q˙\dot{q}q˙​ con el giro del efector final VVV: V=Jq˙V = J \dot{q}V=Jq˙​. Para resolver la cinemática inversa de forma iterativa, se refina una estimación conjunta inicial q0q_0q0​ usando la pseudoinversa J+J^+J+ o la formulación de mínimos cuadrados amortiguados (JTJ+λI)−1JT(J^T J + \lambda I)^{-1} J^T(JTJ+λI)−1JT, donde λ>0\lambda > 0λ>0 amortigua cerca de singularidades para precisión y viabilidad del equilibrio: Δq=J+Δx\Delta q = J^+ \Delta xΔq=J+Δx, con actualizaciones qk+1=qk+Δqq_{k+1} = q_k + \Delta qqk+1​=qk​+Δq hasta la convergencia a la pose objetivo Δx=0\Delta x = 0Δx=0. Este método maneja eficientemente manipuladores seriales generales, pero requiere un ajuste cuidadoso de λ\lambdaλ para evitar mínimos locales.[43]

Los desafíos clave en la cinemática inversa incluyen múltiples soluciones válidas (por ejemplo, configuraciones con el codo hacia arriba o hacia abajo), que requieren una selección basada en criterios como movimiento mínimo de las articulaciones o evitación de obstáculos, y redundancia cinemática en sistemas con más de seis grados de libertad (DOF), donde existen infinitas soluciones en el espacio nulo de JJJ. La redundancia permite tareas secundarias como evitar la singularidad, pero exige optimización, como el uso de la proyección de espacio nulo jacobiano para minimizar los límites de las articulaciones y al mismo tiempo satisfacer la postura primaria.

Análisis del espacio de trabajo

El espacio de trabajo de un robot manipulador se define como el conjunto de todas las posiciones y orientaciones posibles que el efector final puede lograr dentro de las limitaciones de la estructura cinemática, los límites de las articulaciones y las longitudes de los enlaces del manipulador. El espacio de trabajo accesible abarca todo el volumen o área accesible hasta un punto en el efector final, lo que representa la extensión total del movimiento independientemente de la orientación.[45] Por el contrario, el espacio de trabajo diestro es un subconjunto del espacio de trabajo accesible donde el efector final puede alcanzar todas las orientaciones posibles en esas posiciones, lo que permite una movilidad total de seis grados de libertad y normalmente ocupa una región más pequeña debido a requisitos cinemáticos más estrictos.

El análisis del espacio de trabajo implica métodos computacionales para delinear sus límites y características internas, esenciales para evaluar el desempeño del manipulador y la viabilidad de la tarea. La simulación Monte Carlo es un enfoque numérico ampliamente utilizado que genera configuraciones de juntas aleatorias dentro de sus rangos permitidos y mapea las posiciones correspondientes de los efectores finales para aproximar la forma y el volumen del espacio de trabajo, ofreciendo simplicidad y aplicabilidad a geometrías complejas sin requerir soluciones analíticas explícitas. Complementando esto, los métodos analíticos determinan los límites del espacio de trabajo derivando ecuaciones paramétricas para parches de superficie basadas en límites de juntas y parámetros de enlace, identificando tanto envolventes exteriores como vacíos interiores a través de evaluaciones de admisibilidad de movimiento y propiedades jacobianas. Estas técnicas, a menudo integradas con cálculos cinemáticos directos, proporcionan descripciones de límites precisas para manipuladores en serie y al mismo tiempo tienen en cuenta limitaciones como autocolisiones u obstáculos ambientales.

Las singularidades representan configuraciones críticas dentro o en el borde del espacio de trabajo donde los grados de libertad del manipulador se reducen efectivamente, lo que lleva a una pérdida de movilidad instantánea, soluciones infinitas en cinemática inversa o velocidades conjuntas ilimitadas. Las singularidades límite ocurren en la periferia del espacio de trabajo, como cuando el brazo manipulador está completamente extendido, restringiendo el movimiento adicional en ciertas direcciones y marcando los límites de accesibilidad.[48] Las singularidades internas, ubicadas dentro del espacio de trabajo, surgen de alineaciones como ejes articulares coincidentes, que dividen el espacio en regiones con comportamientos cinemáticos distintos y potencialmente causan inestabilidad de control o transiciones de postura.

La optimización en el diseño de manipuladores se centra en mejorar las características del espacio de trabajo maximizando el volumen diestro o alcanzable y al mismo tiempo mitiga las singularidades y los vacíos mediante ajustes de parámetros. Las formulaciones algebraicas de envolventes de espacios de trabajo permiten funciones objetivas que penalizan los espacios internos y los loci singulares, a menudo resueltos mediante programación cuadrática secuencial para equilibrar las restricciones de tamaño y las dimensiones de vínculo prácticas. Dichos enfoques garantizan volúmenes operativos sólidos, como se demuestra en las optimizaciones de manipuladores planos 3R donde los volúmenes iniciales aumentan en más del 20% con singularidades reducidas, lo que guía la selección de longitudes de enlace y compensaciones de juntas para mejorar la accesibilidad.[49]

Modelado dinámico

El modelado dinámico de manipuladores robóticos implica derivar las ecuaciones de movimiento que capturan las interacciones físicas que gobiernan la respuesta del sistema a los pares o fuerzas aplicados, incluidos los efectos de inercia, los términos dependientes de la velocidad y las influencias gravitacionales. Estos modelos son esenciales para predecir el comportamiento del manipulador en diversas condiciones operativas y forman la base para estrategias de control avanzadas. La forma general de las ecuaciones dinámicas para un manipulador de n grados de libertad se expresa como M(q)q¨+C(q,q˙)q˙+G(q)=τM(q) \ddot{q} + C(q, \dot{q}) \dot{q} + G(q) = \tauM(q)q¨​+C(q,q˙​)q˙​+G(q)=τ, donde M(q)M(q)M(q) es la matriz de inercia, C(q,q˙)C(q, \dot{q})C(q,q˙​) representa las fuerzas de Coriolis y centrífugas, G(q)G(q)G(q) representa pares gravitacionales, qqq denota la articulación vector de configuración, q˙\dot{q}q˙​ y q¨\ddot{q}q¨​ son las velocidades y aceleraciones de las articulaciones, y τ\tauτ es el vector de pares de torsión de las articulaciones.[50]

Un método principal para derivar estas ecuaciones es la formulación lagrangiana, que aprovecha el principio de trabajo virtual y conservación de energía. El LLL lagrangiano se define como la diferencia entre la energía cinética KKK y la energía potencial PPP, por lo que L=K−PL = K - PL=K−P. Las ecuaciones de movimiento se obtienen entonces a partir de la ecuación de Euler-Lagrange: τ=ddt(∂L∂q˙)−∂L∂q\tau = \frac{d}{dt} \left( \frac{\partial L}{\partial \dot{q}} \right) - \frac{\partial L}{\partial q}τ=dtd​(∂q˙​∂L​)−∂q∂L​. Este enfoque incorpora sistemáticamente la cinética y las energías potenciales dependientes de la configuración del manipulador, produciendo la forma dinámica estándar después de la expansión. La energía cinética normalmente incluye contribuciones de traslaciones y rotaciones de enlaces, mientras que la energía potencial surge de campos gravitacionales que actúan sobre los centros de masa.

Una alternativa es la formulación de Newton-Euler, que aplica la segunda ley de Newton para el movimiento lineal y las ecuaciones de Euler para el movimiento de rotación de forma recursiva a través de los enlaces del manipulador. Este método calcula velocidades, aceleraciones, fuerzas y pares en un paso hacia adelante desde la base hasta el efector final, seguido de un paso hacia atrás para propagar las fuerzas de interacción y los pares desde la punta hasta la base. La naturaleza recursiva lo hace computacionalmente eficiente para aplicaciones en tiempo real, particularmente para manipuladores en serie, ya que evita la necesidad de formar explícitamente la matriz de inercia completa. Un trabajo fundamental estableció este algoritmo para el cálculo en línea, lo que permite cálculos eficientes de dinámica inversa y directa independientemente de la configuración del manipulador.

La matriz de inercia M(q)M(q)M(q) en las ecuaciones dinámicas es simétrica y definida positiva, refleja la distribución de masa del manipulador y varía con las posiciones de las articulaciones debido a las orientaciones cambiantes de los enlaces. El término C(q,q˙)q˙C(q, \dot{q}) \dot{q}C(q,q˙​)q˙​ encapsula las fuerzas de Coriolis (que surgen del producto cruzado de velocidades angulares y lineales) y las fuerzas centrífugas (de aceleraciones radiales en marcos giratorios), que acoplan los movimientos de diferentes articulaciones y pueden inducir vibraciones o limitar las velocidades operativas. Los efectos gravitacionales en G(q)G(q)G(q) dependen de la configuración y pueden linealizarse cerca de los puntos de equilibrio para su análisis. Estos componentes garantizan que el modelo represente con precisión la disipación de energía y el acoplamiento en sistemas multienlace.[50]

Manipuladores en serie

Los manipuladores en serie, la configuración predominante en la robótica industrial, presentan una cadena cinemática abierta compuesta de múltiples eslabones rígidos interconectados secuencialmente por articulaciones, típicamente de tipo revoluta o prismático. Esta disposición en serie permite que el efector final se mueva a través de una serie de transformaciones desde la base hasta la punta de la herramienta, lo que permite patrones de movimiento versátiles. La mayoría de los manipuladores industriales en serie están diseñados con seis grados de libertad (6-DOF), que comprenden tres para control posicional (x, y, z) y tres para control de orientación (rollo, cabeceo, guiñada), lo que facilita la manipulación completa de la postura en un espacio tridimensional.

Una ventaja principal de los manipuladores en serie es su amplio espacio de trabajo, ya que la extensión secuencial de los enlaces permite al efector final acceder a un amplio volumen sin las limitaciones de los mecanismos de circuito cerrado. Además, su modelado cinemático es sencillo y se basa en métodos establecidos como los parámetros de Denavit-Hartenberg para cinemática directa, lo que simplifica el diseño, la simulación y la implementación del control. Sin embargo, estos sistemas sufren de acumulación de errores, donde las imprecisiones en las articulaciones proximales se propagan distalmente, disminuyendo la precisión general del efector final. También demuestran una menor rigidez estructural en comparación con diseños alternativos, lo que resulta en una mayor susceptibilidad a deflexiones, vibraciones y una capacidad de carga útil reducida bajo cargas dinámicas.[54][55][54][56]

Ejemplos destacados de manipuladores en serie incluyen el ABB IRB 4600, un brazo articulado de 6 DOF optimizado para aplicaciones de carga útil media en celdas de fabricación compactas, y la serie M-20iA/25 de FANUC, que admite operaciones de alta velocidad con visión integrada para manejar piezas de diversos tamaños. Estos modelos ejemplifican la adaptabilidad de la configuración en implementaciones del mundo real. Los manipuladores en serie sobresalen en aplicaciones versátiles como tareas de recoger y colocar y ensamblaje general, donde su alcance y destreza mejoran la productividad en los sectores automotriz y electrónico, aunque sus limitaciones de precisión inherentes limitan la eficacia en micromanipulación o escenarios de ultra alta precisión que requieren tolerancias submilimétricas.[57][58]

Manipuladores paralelos

Los manipuladores paralelos, también conocidos como robots paralelos, son sistemas mecánicos caracterizados por cadenas cinemáticas cerradas donde múltiples cadenas cinemáticas en serie conectan una base fija directamente a un efector final móvil o plataforma, lo que permite un movimiento rápido y preciso en aplicaciones que requieren alta rigidez y precisión. Esta arquitectura contrasta con los manipuladores en serie al distribuir cargas entre enlaces paralelos, lo que mejora la rigidez estructural y el rendimiento dinámico.[60]

Un ejemplo prototípico es la plataforma Stewart, un manipulador paralelo de seis grados de libertad (6-DOF) que consta de una base fija y una plataforma móvil unidas por seis actuadores lineales extensibles dispuestos en una configuración geométrica específica para lograr movimientos de traslación y rotación. Otras configuraciones, como el robot Delta, emplean tres o cuatro brazos paralelos con enlaces de paralelogramo para soportar operaciones de alta velocidad en tareas de recoger y colocar.[62]

Los manipuladores paralelos ofrecen ventajas significativas, incluida una rigidez superior debido al reparto de carga entre múltiples cadenas, alta precisión gracias a la reducción de la acumulación de errores y una capacidad de carga útil sustancial en relación con su tamaño, lo que los hace ideales para entornos que exigen precisión.[63] Sin embargo, estos beneficios conllevan desventajas, como un espacio de trabajo limitado limitado por las rutas de intersección de las cadenas paralelas y una mayor complejidad mecánica en el diseño, montaje y mantenimiento.[62]

En la práctica, los robots Delta ejemplifican estos rasgos en entornos industriales; por ejemplo, el ABB FlexPicker logra hasta 120 selecciones por minuto para cargas útiles de 1 kg en el manejo de productos livianos, aprovechando su estructura paralela para una velocidad y repetibilidad excepcionales.[64]

Cinemáticamente, los manipuladores paralelos se benefician de las restricciones impuestas por las cadenas cerradas, que simplifican la cinemática inversa (determinar las longitudes del actuador a partir de una pose deseada del efector final) en comparación con la cinemática directa, donde resolver la pose a partir de las posiciones del actuador a menudo requiere métodos numéricos debido a las ecuaciones acopladas.

Manipuladores móviles y especializados

Los manipuladores móviles integran un brazo robótico con una base móvil, como ruedas o orugas, para permitir la navegación y manipulación en entornos dinámicos más allá de las estaciones de trabajo fijas.[66] Esta configuración proporciona redundancia cinemática, que generalmente excede los nueve grados de libertad, lo que permite que el sistema realice tareas como agarrar objetos mientras mantiene la estabilidad durante la locomoción. Un ejemplo destacado es el robot PR2, desarrollado por Willow Garage como plataforma de investigación para tareas de servicio, incluida la limpieza de mesas y la recogida de objetos, que presenta brazos dobles montados sobre una base con ruedas con integración ROS para el desarrollo de software.[68]

Las adaptaciones de diseño en manipuladores móviles enfatizan la resolución de redundancia para preservar el equilibrio, particularmente durante las operaciones de recogida donde los cambios de carga útil pueden desestabilizar el sistema.[69] Técnicas como los controladores basados ​​en optimización formulan restricciones de equilibrio utilizando el punto de momento cero dentro del polígono de soporte, ajustando de forma preventiva las trayectorias para tener en cuenta la masa del objeto agarrado y evitar que se vuelque, como se demuestra en simulaciones en plataformas como el robot TIAGo.[69] Las bases omnidireccionales con ruedas Mecanum mejoran aún más la maniobrabilidad en espacios reducidos, mientras que los diseños con orugas mejoran la tracción en terrenos irregulares para aplicaciones como operaciones de rescate.[67]

Los manipuladores especializados adaptan diseños de núcleos para entornos específicos que requieren precisión o cumplimiento extremos. Los micromanipuladores, utilizados en microscopía y manipulación celular, logran una precisión submicrónica a través de estructuras cinemáticas suaves y actuación electromagnética; por ejemplo, el sistema FilMBot ofrece una precisión de aproximadamente 6,3 µm en todo su espacio de trabajo, lo que permite un seguimiento de trayectoria de alta velocidad de hasta 30 Hz para tareas como la inserción de agujas.[70] Los manipuladores blandos emplean materiales flexibles como elastómeros de silicona con un módulo de Young bajo (~1 MPa) para manipular objetos delicados de forma segura, lo que proporciona adaptabilidad en entornos no estructurados sin exigencias rígidas de precisión.[71] Estos sistemas, a menudo accionados neumáticamente, destacan en el agarre de formas irregulares, como se ve en diseños bioinspirados que imitan los brazos de pulpo para una movilidad multidireccional.[71]

Los manipuladores submarinos para vehículos operados a distancia (ROV) incorporan materiales resistentes a la corrosión como titanio y actuadores hidráulicos o eléctricos para soportar profundidades de hasta 11.000 metros, con un alcance que se extiende de 0,5 a 2,4 metros y capacidades de elevación de 5 a 500 kg.[72] Las configuraciones antropomórficas con 3 a 7 grados de libertad facilitan tareas como la operación de válvulas y el muestreo, ejemplificadas por la carga útil de 454 kg del brazo Schilling Titan 4 para intervenciones submarinas de servicio pesado.[72] En formas humanoides, como Atlas de Boston Dynamics, los brazos permiten la manipulación dinámica de todo el cuerpo con movimiento de rango completo y aprendizaje de refuerzo para un manejo diestro, como levantar neumáticos por encima de la cabeza mientras se equilibra sobre piernas bípedas.

Arquitecturas de control

Las arquitecturas de control para manipuladores robóticos organizan el flujo de información y la toma de decisiones desde la actuación de bajo nivel hasta la coordinación de tareas de alto nivel, garantizando una operación precisa, estable y segura. Las arquitecturas jerárquicas dominan los diseños tradicionales, estructurando el control en niveles estratificados donde los bucles de bajo nivel gestionan los pares y velocidades de las articulaciones, el nivel medio maneja la coordinación entre las articulaciones y el nivel alto supervisa la planificación y adaptación de tareas. Este enfoque procesa entradas de sensores, como codificadores de juntas y sensores de fuerza, para calcular los comandos del actuador en cascada, lo que permite el diseño modular y el aislamiento de fallas. En un trabajo fundamental, el control jerárquico descompone la compleja dinámica del manipulador en subsistemas, con controladores locales que estabilizan las articulaciones individuales mientras que las capas globales compensan las interconexiones como los pares de acoplamiento.

Las arquitecturas descentralizadas distribuyen la computación entre juntas o módulos manipuladores, lo que reduce la dependencia de un procesador central y mejora la escalabilidad de los sistemas reconfigurables. Cada subsistema utiliza retroalimentación local para regular su estado, con coordinación opcional de unidades vecinas para mitigar los efectos entre articulaciones, logrando estabilidad práctica a través de diseños basados ​​en Lyapunov. Este método reduce la carga computacional en comparación con los esquemas centralizados, lo que lo hace adecuado para la implementación en tiempo real en manipuladores con múltiples grados de libertad, donde las simulaciones muestran reducciones de error de hasta 0,015 radianes bajo variaciones de carga útil de 0 a 20 kg.[76] Las arquitecturas híbridas integran estructuras jerárquicas con adaptabilidad impulsada por la IA, empleando modelos mixtos de expertos para orquestar habilidades especializadas como la captación o la inserción, combinando el aprendizaje por imitación para las políticas iniciales con el aprendizaje por refuerzo para la exploración.[77] Por ejemplo, el marco ROMAN utiliza una red de activación para la comprensión de escenas de alto nivel, lo que permite un manejo sólido de tareas secuenciales con demostraciones mínimas (por ejemplo, 21 episodios).[77]

Los mecanismos de retroalimentación forman el núcleo de estas arquitecturas, con el control proporcional-integral-derivado (PID) ampliamente utilizado para la regulación conjunta debido a su simplicidad y efectividad en el seguimiento de referencias de posición y velocidad. Los esquemas PID garantizan una estabilidad asintótica semiglobal para manipuladores rígidos ajustando las ganancias para contrarrestar las no linealidades, como se demuestra en los análisis de estabilidad para el control del espacio articular. Para interacciones compatibles, el control de impedancia modula la respuesta dinámica del manipulador a fuerzas externas, dando forma a la masa virtual, la amortiguación y la rigidez para imitar la impedancia mecánica deseada. Introducido por Hogan, este método regula el comportamiento del efector final durante las tareas de contacto, evitando fuerzas excesivas en la colaboración entre humanos y robots.

El funcionamiento en tiempo real exige altas frecuencias de muestreo, normalmente 1 kHz para controles sensibles a la fuerza, para mantener la estabilidad en medio de retrasos y perturbaciones. Se debe minimizar la complejidad computacional para evitar la inestabilidad, con diseños descentralizados que permitan intervalos de muestreo más grandes (por ejemplo, reduciendo los tiempos de actualización mediante la distribución de cargas) y al mismo tiempo preservando los errores acotados.[76] La seguridad se integra en las arquitecturas a través de estándares como ISO 10218, que exige que los robots colaborativos limiten la fuerza y ​​la potencia para limitar las fuerzas de contacto por debajo de 140 N y la potencia por debajo de 80 W, lo que garantiza espacios de trabajo compartidos libres de lesiones. Estos límites provocan reducciones o paradas de velocidad al detectar una interacción excesiva, verificadas mediante evaluaciones de riesgos en células robóticas.

Programación y Planificación de Trayectoria

La programación de manipuladores requiere métodos para definir las instrucciones de las tareas, que van desde enfoques manuales hasta enfoques automatizados. La programación de aprendizaje, también conocida como guía directa o manual, implica guiar físicamente el manipulador a través de las posiciones deseadas utilizando un dispositivo de aprendizaje, que registra los ángulos de las articulaciones o las posturas del efector final para su reproducción. Este método es intuitivo para tareas simples pero requiere mucho tiempo para caminos complejos. La programación fuera de línea utiliza software de simulación basado en CAD para generar trayectorias virtualmente, lo que permite la creación de código sin acceder al robot físico, lo que reduce el tiempo de inactividad en entornos industriales.[81] La programación en línea incorpora retroalimentación de sensores, como sensores de visión o de fuerza, para adaptar las rutas en tiempo real durante la ejecución, lo que permite la capacidad de respuesta a los cambios ambientales.

La planificación de trayectorias genera caminos factibles que respetan las limitaciones del manipulador, como los límites y la dinámica de las articulaciones. En la planificación del espacio articular, las trayectorias se interpolan entre los ángulos articulares mediante funciones suaves, lo que garantiza un movimiento coordinado en todo el brazo, pero potencialmente da como resultado trayectorias de efectores finales no rectas.[82] Por el contrario, la planificación espacial cartesiana se centra en trayectorias rectas o curvas para el efector final en el espacio de tareas, lo que requiere cinemática inversa para calcular las trayectorias conjuntas correspondientes, lo cual es ideal para tareas precisas como el ensamblaje. Para limitar la velocidad y la aceleración, la interpolación basada en splines, como las B-splines cúbicas o quínticas, parametriza las trayectorias para el movimiento continuo de sacudidas, minimizando el desgaste y las vibraciones.

Para evitar obstáculos, algoritmos como A* buscan el espacio de configuración como un gráfico, utilizando heurísticas para encontrar rutas óptimas sin colisiones desde las configuraciones de inicio a objetivo, aplicables a manipuladores al discretizar los espacios de las articulaciones en cuadrículas. El algoritmo RAPID admite la planificación sin colisiones a través de una detección eficiente de cuadros delimitadores orientados, lo que permite realizar comprobaciones rápidas durante la generación de rutas para evitar autocolisiones y obstáculos ambientales. Estas trayectorias suelen verificarse en herramientas de simulación antes de su implementación; V-REP (ahora CoppeliaSim) proporciona modelado versátil basado en la física para escenarios de múltiples robots y pruebas de trayectoria.[86] Gazebo ofrece integración de código abierto con ROS para una simulación realista de sensores y pruebas de entornos dinámicos.[87] Durante la ejecución, las trayectorias planificadas interactúan con arquitecturas de control para una regulación en tiempo real.

Industria y Manufactura

Los manipuladores industriales, en particular los de serie, se utilizan ampliamente en entornos de fabricación para mejorar la automatización y la productividad. Estos dispositivos destacan en tareas que requieren alta repetibilidad y velocidad, como el manejo de materiales, donde realizan operaciones de recogida y colocación a velocidades superiores a 100 ciclos por minuto, lo que permite una transferencia perfecta de piezas en las líneas de montaje.[88][89]

En aplicaciones de soldadura, los manipuladores equipados para procesos de arco y MIG automatizan la unión de componentes metálicos, reduciendo los tiempos de ciclo y mejorando la consistencia de la calidad de la soldadura en comparación con los métodos manuales. Los robots articulados de ABB, por ejemplo, integran una planificación avanzada de trayectorias para manejar cordones de soldadura complejos en talleres de carrocería, minimizando los defectos y la exposición del operador a los peligros.[90][88] Para las tareas de montaje, los manipuladores ejecutan operaciones precisas como atornillar e insertar componentes, a menudo en la producción de maquinaria y electrónica, donde el control del par garantiza una fijación segura sin dañar piezas delicadas. Los robots Yaskawa Motoman, por ejemplo, admiten estas funciones en entornos de gran volumen, logrando un rendimiento hasta un 20 % más rápido que las configuraciones tradicionales.[91][92]

La integración de manipuladores con los sistemas de producción amplifica su eficiencia; por ejemplo, se sincronizan con cintas transportadoras para un flujo continuo de material y con máquinas CNC para carga y descarga automatizadas, lo que reduce el tiempo de inactividad hasta en un 50 %. Los robots encargados de las máquinas de FANUC ejemplifican esto al interactuar directamente con tornos y fresadoras CNC a través de protocolos estandarizados, lo que permite un manejo flexible de piezas en múltiples estaciones.[89][93] Estas integraciones suelen generar un retorno de la inversión en un plazo de 2 a 3 años, principalmente a través de reducciones de los costos laborales del 30 al 50 % y una disminución del tiempo de inactividad, como lo demuestran estudios de empresas manufactureras de tamaño mediano.[94][95]

En el sector automotriz, las Gigafábricas de Tesla despliegan más de 1.000 manipuladores industriales de proveedores como KUKA y FANUC para tareas que incluyen soldadura de carrocerías y ensamblaje de piezas, lo que permite la producción de millones de vehículos eléctricos anualmente con una mínima intervención humana. De manera similar, en la fabricación de productos electrónicos, los manipuladores de precisión facilitan la colocación de PCB, donde los robots de FANUC logran una precisión submilimétrica en el posicionamiento de los componentes, lo que respalda el ensamblaje de placas de circuitos de alta densidad para dispositivos de consumo.[96][97][98]

La huella económica de los manipuladores industriales continúa expandiéndose, y se prevé que el mercado global alcance los 10.200 millones de dólares en ventas para 2025, impulsado por la adopción en sectores como el automotriz y el electrónico en medio de una creciente demanda de automatización. Este crecimiento refleja tendencias más amplias en la fabricación ajustada, donde los manipuladores contribuyen a reducir el desperdicio y a la producción escalable.[99][100]

Médico y Quirúrgico

En aplicaciones médicas y quirúrgicas, los manipuladores enfatizan la esterilidad a través de componentes esterilizables en autoclave y efectores finales desechables, alta precisión para minimizar el trauma tisular y una colaboración perfecta entre humanos y robots a través de interfaces intuitivas. Estos dispositivos permiten procedimientos mínimamente invasivos que reducen los tiempos de recuperación y las complicaciones en comparación con la cirugía abierta tradicional.[101]

Los manipuladores quirúrgicos, como el sistema quirúrgico da Vinci desarrollado por Intuitive Surgical, cuentan con brazos multiarticulados con 7 grados de libertad para imitar la destreza de la muñeca humana para tareas como agarrar, cortar y suturar. El sistema admite procedimientos mínimamente invasivos en cirugías urológicas, ginecológicas, laparoscópicas generales y toracoscópicas, permitiendo el acceso a través de pequeñas incisiones. También facilita la telecirugía, como se demostró en un procedimiento transatlántico realizado en 2025 en el que los cirujanos controlaron remotamente el sistema a lo largo de 4.000 millas con capacidades de transferencia en tiempo real. El último modelo da Vinci 5, aprobado por la FDA en marzo de 2024 según 510(k) K232610, incluye instrumentos de retroalimentación de fuerza como el Large Needle Driver, que transmite la tensión del tejido a los controles del cirujano para mejorar la percepción táctil durante los procedimientos.[102][103][104]

Los manipuladores de rehabilitación, incluidos los exoesqueletos, ayudan a los pacientes con discapacidades motoras debido a un accidente cerebrovascular o una lesión de la médula espinal brindándoles soporte motorizado a las extremidades, lo que permite que la terapia repetitiva restablezca los patrones de movimiento naturales. Los exoesqueletos portátiles, como los integrados con interfaces cerebro-computadora, mejoran la neurorrehabilitación al amplificar las señales musculares débiles y facilitar sesiones intensivas sin sobrecargar al terapeuta. Para la rehabilitación de la mano, guantes y pinzas robóticas suaves, como los diseños basados ​​en tela desarrollados por el MIT, utilizan actuadores neumáticos para un agarre suave y flexible que ayuda en la recuperación de la motricidad fina y al mismo tiempo garantiza una interacción segura con el paciente debido a sus materiales de bajo módulo.[105][106]

En el diagnóstico, los micromanipuladores permiten intervenciones precisas a nivel celular, como la microinyección de ADN o proteínas en células individuales utilizando finas micropipetas de vidrio bajo guía microscópica. Estos dispositivos respaldan aplicaciones en investigación y medicina reproductiva, incluida la inyección intracitoplasmática de espermatozoides (ICSI) y la biopsia unicelular, al traducir los controles manuales en movimientos submicrónicos para una orientación precisa sin daño celular.[107]

La supervisión regulatoria, particularmente de la FDA, garantiza la seguridad y eficacia a través de autorizaciones 510(k) que requieren una equivalencia sustancial con los dispositivos anteriores, con énfasis en la validación de la esterilidad y la mitigación de riesgos. La integración de retroalimentación háptica, como en los efectores finales con detección de fuerza del da Vinci 5, aborda las necesidades del cirujano en cuanto a señales de elasticidad del tejido, mejorando el control en manipulaciones delicadas y cumpliendo al mismo tiempo con las pautas de la FDA para mejoras táctiles opcionales. La precisión de los sensores en estos sistemas, que a menudo alcanzan una precisión submilimétrica, respalda el rendimiento confiable en entornos clínicos.[104][108]

Espacio e investigación

En la exploración espacial, los manipuladores robóticos desempeñan un papel fundamental al permitir tareas que son peligrosas o imposibles para los astronautas humanos, como el despliegue, el mantenimiento y la recolección de muestras de satélites en superficies planetarias distantes. El sistema de manipulación remota, comúnmente conocido como Canadarm, se implementó por primera vez en el programa del transbordador espacial de la NASA en 1981 y presentaba un brazo articulado de 15 metros de largo capaz de manejar cargas útiles de hasta 29.500 kg para desplegar y recuperar satélites en órbita terrestre baja.[109] Su sucesor, Canadarm2, instalado en la Estación Espacial Internacional (ISS) en 2001, se extiende hasta 17 metros y soporta una carga útil de 116.000 kg, lo que facilita el atraque de naves espaciales visitantes, la transferencia de suministros y la movilidad de los astronautas durante actividades extravehiculares, reduciendo así la necesidad de paseos espaciales.[110] Complementando a Canadarm2, el Manipulador Diestro de Propósito Especial (SPDM), o Dextre, agregado en 2008, es un sistema robótico de dos brazos diseñado para mantenimiento a escala fina, como reemplazar cámaras, baterías y componentes eléctricos en el exterior de la ISS, y cada brazo ofrece siete grados de libertad para operaciones precisas en microgravedad.

Los manipuladores planetarios han avanzado en la adquisición de muestras y el análisis in situ de cuerpos extraterrestres. El rover del Mars Science Laboratory de la NASA, Curiosity, emplea un brazo robótico de titanio de 2,1 metros con cinco grados de libertad, incluidas las articulaciones del hombro, el codo y la muñeca, equipado con una torreta que alberga herramientas para perforar, cepillar y recoger muestras de suelo desde su aterrizaje en 2012, lo que permite a los geólogos analizar las composiciones de las rocas de forma remota.[111] De manera similar, el rover Perseverance, lanzado en 2020, cuenta con un brazo mejorado de 2,1 metros con una torreta que integra taladros de extracción de muestras, herramientas de abrasión y espectrómetros como PIXL para detectar moléculas orgánicas, lo que permite la recolección de más de 20 muestras de núcleos de roca para su posible regreso a la Tierra como parte de la misión Mars Sample Return.[112] En el Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la NASA, se crearon prototipos de los primeros desarrollos, como el Micro Instrument Arm (MIA) y el Micro Mast Arm (MMA), ambos con un peso inferior a 2,5 kg, cuatro grados de libertad y capacidades de hasta 20 N, para las misiones rover a Marte '03 y '05 para apoyar la colocación autónoma de instrumentos y el manejo de muestras utilizando visión estéreo para la navegación.[113]

Las aplicaciones emergentes en mantenimiento en órbita y eliminación activa de desechos aprovechan manipuladores autónomos para extender la vida útil de los satélites y mitigar los desechos espaciales. El Brazo Robótico Europeo (ERA), operativo en la ISS desde 2021, proporciona un sistema de doble brazo de 11 metros para el manejo y montaje de carga útil, integrándose con Canadarm2 para tareas coordinadas.[114] Los sistemas experimentales como el programa DARPA de Servicio Robótico de Satélites Geosincrónicos (RSGS) incorporan pinzas universales y estrategias de control basadas en visión, como redes neuronales convolucionales para el reconocimiento de objetivos, para permitir el reabastecimiento de combustible y la reparación de satélites no cooperativos.[114] Los avances en el control, incluido el aprendizaje por refuerzo profundo sin modelos y las técnicas de modo deslizante adaptativo, abordan desafíos como el movimiento relativo en órbita, con pruebas en tierra en mesas portadoras de aire que simulan la microgravedad para su validación.[114]

Definición

Un manipulador, en el contexto de la robótica, es un dispositivo mecánico multipropósito, reprogramable y controlado automáticamente, típicamente configurado como una estructura similar a un brazo, programable en tres o más ejes, diseñado para manejar y manipular objetos o materiales sin contacto humano directo para aplicaciones en entornos industriales o peligrosos. Consiste principalmente en enlaces interconectados conectados por juntas, impulsados ​​por actuadores y terminados por un efector final diseñado para tareas específicas como agarre, soldadura o ensamblaje.[5]

Las métricas de rendimiento fundamentales para los manipuladores incluyen grados de libertad (DOF), que determinan el rango de movimiento (normalmente de 3 a 7 DOF para los modelos industriales), el alcance (la distancia máxima desde la base hasta el efector final), la capacidad de carga útil (el peso máximo que puede soportar) y la repetibilidad (la precisión para regresar a la misma posición, a menudo medida en milímetros).[6] Estas características permiten a los manipuladores realizar tareas precisas y repetitivas al tiempo que minimizan la exposición humana a los riesgos.[7]

A diferencia de los sistemas robóticos completos, que pueden incorporar bases de locomoción, percepción sensorial o capacidades de toma de decisiones autónomas, un manipulador se centra exclusivamente en el mecanismo del brazo articulado para el control posicional y de orientación, aunque puede integrarse en robots más grandes sin movilidad inherente ni inteligencia avanzada.[4] Los desarrollos iniciales de manipuladores en la década de 1940 tuvieron como objetivo el manejo de materiales peligrosos, como radioisótopos, para permitir operaciones remotas seguras en instalaciones nucleares.

Historia

El desarrollo de dispositivos manipuladores se originó en la década de 1940 dentro de la industria nuclear, impulsado por la necesidad de manipular isótopos radiactivos de forma segura sin exposición humana directa. En el Laboratorio Nacional de Argonne, Raymond Goertz fue pionero en manipuladores maestro-esclavo teleoperados, que permitían a los operadores controlar brazos mecánicos de forma remota a través de enlaces mecánicos, lo que marcó las primeras aplicaciones prácticas de manipulación remota para entornos peligrosos. Estos primeros sistemas, desarrollados entre 1947 y 1949, presentaban uniones servocontroladas básicas y fueron fundamentales para el avance de la tecnología de teleoperación para la investigación nuclear.

En 1954 se produjo un hito industrial fundamental cuando George Devol patentó el primer manipulador programable, conocido como Unimate, que introdujo instrucciones almacenadas para tareas repetitivas automatizadas, distinguiéndolo de los diseños puramente teleoperados. Este brazo hidráulico con cinco grados de libertad se comercializó a través de Unimation Inc., cofundada por Devol y Joseph Engelberger en 1956, con Engelberger liderando los esfuerzos comerciales y de ingeniería para llevar la tecnología al mercado. La primera instalación de Unimate tuvo lugar en 1961 en una planta de fundición a presión de General Motors en Ewing Township, Nueva Jersey, donde transfirió piezas metálicas calientes de la máquina de fundición a presión a un transportador de enfriamiento, revolucionando la fabricación de automóviles al automatizar el trabajo peligroso y monótono. La patente estadounidense número 2.988.237 de Devol formalizó el concepto de "transferencia programada de artículos", sentando las bases para la automatización industrial moderna.

La década de 1970 vio una expansión generalizada de los manipuladores en las líneas de montaje, particularmente en el sector automotriz, donde Unimation y competidores como KUKA introdujeron modelos más versátiles para soldadura y manipulación de materiales, impulsando la productividad en la producción en masa. En la década de 1980, la integración de microprocesadores permitió un control digital preciso, retroalimentación de sensores y programación fuera de línea, lo que permitió a los manipuladores adaptarse a tareas complejas más allá de las simples operaciones de recoger y colocar y reducir los tiempos de preparación en las fábricas. Las décadas de 1990 y 2000 marcaron el auge de los manipuladores colaborativos, diseñados para una interacción segura entre humanos y robots sin barreras, ejemplificados por los primeros cobots como los desarrollados en la Universidad Northwestern y UC Berkeley a finales de los años 1990; Los manipuladores de servicios también surgieron para usos no industriales, como asistencia sanitaria, y la Federación Internacional de Robótica observó un aumento en las implementaciones a mediados de la década de 2000.

Los avances posteriores al año 2000 se han centrado en la robótica blanda, incorporando materiales flexibles como la silicona para las pinzas que imitan la destreza biológica, permitiendo un manejo delicado en entornos no estructurados como la agricultura y la cirugía. Para la década de 2020, la integración de la IA, incluido el aprendizaje automático para la comprensión adaptativa y el aprendizaje por refuerzo para la optimización de tareas, ha transformado a los manipuladores en sistemas inteligentes capaces de tomar decisiones en tiempo real, con trabajos fundamentales que demuestran tasas de éxito de más del 90 % en la manipulación diestra mediante el entrenamiento de redes neuronales.[16][17][18]

Estructura mecánica

La estructura mecánica de un dispositivo manipulador forma su marco físico fundamental, que normalmente consiste en una cadena en serie de eslabones rígidos interconectados por articulaciones que facilitan el movimiento controlado. Estos eslabones sirven como segmentos estructurales, a menudo de forma tubular o en forma de viga, y proporcionan la columna vertebral para transmitir fuerzas y soportar cargas útiles. Las juntas que conectan los eslabones son principalmente de dos tipos: juntas de revolución que permiten el movimiento de rotación alrededor de un eje y juntas prismáticas que permiten la traslación lineal a lo largo de una dirección específica. Esta disposición crea una cadena cinemática abierta, donde cada articulación agrega un grado de movilidad al sistema, lo que permite que el efector final alcance varias posiciones y orientaciones en el espacio.

Los manipuladores están diseñados en varias configuraciones para adaptarse a tareas específicas, cada una definida por la disposición y el tipo de juntas y enlaces. La configuración antropomórfica, que se asemeja al brazo humano, presenta seis grados de libertad (DOF) a través de una serie de articulaciones giratorias, lo que permite una flexibilidad posicional y de orientación total para ensamblajes o manipulaciones complejos en un espacio tridimensional. Por el contrario, la configuración SCARA (brazo robótico de ensamblaje de cumplimiento selectivo) emplea cuatro DOF, generalmente con dos articulaciones giratorias para movimiento horizontal, una articulación prismática para traslación vertical y una articulación giratoria opcional para rotación de muñeca, lo que la hace ideal para operaciones de recogida y colocación de alta velocidad en espacios de trabajo planos. Las configuraciones cilíndricas combinan una junta giratoria para rotación alrededor de un eje vertical, una junta prismática para extensión radial y otra junta prismática para movimiento vertical, proporcionando un espacio de trabajo cilíndrico adecuado para tareas como manipulación de materiales. Las configuraciones cartesianas utilizan tres juntas prismáticas alineadas a lo largo de los ejes x, y y z, formando un espacio de trabajo rectangular que destaca en el posicionamiento de precisión para aplicaciones como la impresión o el mecanizado en 3D.[21][22]

Las consideraciones de diseño y selección de materiales son fundamentales para equilibrar la integridad estructural con la eficiencia operativa en la mecánica del manipulador. Las aleaciones ligeras como el aluminio se utilizan habitualmente para los eslabones debido a su favorable relación resistencia-peso, lo que permite una inercia reducida para una dinámica más rápida y al mismo tiempo mantiene una rigidez suficiente bajo carga. Los compuestos avanzados, como los polímeros reforzados con fibra de carbono (CFRP), se adoptan cada vez más para los eslabones de alto rendimiento, ya que ofrecen una rigidez superior y una masa menor en comparación con los metales, lo que mejora la capacidad de carga útil y la eficiencia energética en entornos dinámicos. Los procesos de diseño incorporan análisis de elementos finitos para evaluar la distribución de tensiones y la deformación, asegurando que la estructura resista cargas útiles de hasta varios kilogramos sin exceder los límites de fluencia del material, como se verifica mediante simulaciones de pares de torsión en las juntas y deflexiones de los enlaces.[23][24]

Los grados de libertad en la estructura mecánica de un manipulador están determinados por el número de movimientos independientes proporcionados por sus articulaciones, que representan la dimensionalidad del espacio de configuración. Para los manipuladores industriales, esto suele oscilar entre 3 y 7 grados de libertad, donde 3 grados de libertad son suficientes para tareas de traslación básicas en una configuración cartesiana, mientras que 6 o 7 grados de libertad en brazos antropomórficos permiten redundancia para evitar obstáculos y orientar con precisión el efector final. Esta métrica influye directamente en la versatilidad del manipulador, ya que cada DOF adicional amplía el espacio de trabajo accesible pero también aumenta la complejidad estructural y las demandas de control.[25][26]

Actuadores y efectores finales

Los actuadores proporcionan la fuerza motriz para los manipuladores robóticos, convirtiendo la energía en movimiento mecánico en las articulaciones para permitir un movimiento preciso y controlado. Los motores eléctricos son el tipo más común, y los servomotores ofrecen alta precisión y respuesta dinámica a través de retroalimentación de circuito cerrado, lo que los hace ideales para tareas que requieren un posicionamiento preciso, como operaciones de ensamblaje. Los motores paso a paso, otra variante eléctrica, ofrecen pasos incrementales precisos sin necesidad de retroalimentación continua, adecuados para el control de bucle abierto en aplicaciones más livianas. Los actuadores hidráulicos destacan por ofrecer una gran fuerza para cargas útiles pesadas y se utilizan a menudo en manipuladores industriales que manejan cargas grandes, como en la forja de materiales, aunque requieren un sellado robusto para controlar las fugas de fluidos. Los actuadores neumáticos, impulsados ​​por aire comprimido, proporcionan velocidades de actuación rápidas pero con menor precisión debido a la compresibilidad, y encuentran uso en tareas de ciclo alto, como recoger y colocar en embalajes.[27]

Los efectores finales sirven como interfaces terminales de los manipuladores, permitiendo la interacción con el entorno a través de acciones de agarre o procesamiento adaptadas a tareas específicas. Las pinzas representan una categoría principal, que incluye diseños de mandíbulas paralelas que utilizan dedos opuestos para el manejo seguro de objetos rígidos en líneas de montaje de fabricación. Las pinzas de vacío emplean succión para manipular artículos lisos y no porosos, como vidrio o productos electrónicos, sin dañar la superficie, lo que mejora la velocidad en la logística. Las pinzas magnéticas aprovechan los campos electromagnéticos para sujetar materiales ferromagnéticos, como láminas de metal, lo que permite un transporte eficiente en la producción de automóviles. Más allá de las pinzas, las herramientas especializadas amplían la funcionalidad; Los sopletes de soldadura se integran en el efector final para soldadura por arco o por puntos en la fabricación, mientras que los aplicadores de pintura dispensan pulverizaciones controladas para recubrimientos uniformes en el acabado de automóviles. En contextos médicos, los efectores terminales quirúrgicos incorporan bisturíes o fórceps para procedimientos mínimamente invasivos, priorizando la esterilidad y la destreza.[28]

La selección de actuadores implica equilibrar las compensaciones clave de rendimiento para satisfacer los requisitos del manipulador. Los perfiles de par y velocidad son críticos, ya que los actuadores de alto par, como los hidráulicos, soportan el levantamiento de objetos pesados ​​pero a velocidades más bajas, mientras que los servos eléctricos ofrecen curvas de velocidad-par versátiles para tareas dinámicas, con métodos que evalúan la carga dinámica para garantizar los niveles de rendimiento deseados. La eficiencia energética influye en la elección, particularmente en el caso de sistemas sustentables o alimentados por baterías, donde los motores eléctricos minimizan el consumo en comparación con alternativas basadas en fluidos que generan pérdidas en el bombeo. La minimización del juego es esencial para la precisión, favoreciendo la transmisión eléctrica directa o las transmisiones de bajo cumplimiento para reducir los errores de posicionamiento en aplicaciones como el mecanizado.[29]

Sensores e interfaces de control

Los sensores de los manipuladores robóticos proporcionan información esencial sobre la posición, la fuerza y ​​las condiciones ambientales para garantizar un funcionamiento preciso y la interacción con el entorno. Estos dispositivos suelen integrar varias tecnologías de detección en las articulaciones, los efectores finales y la periferia del espacio de trabajo para monitorear los estados internos y los obstáculos externos. Los codificadores de posición, los sensores de fuerza/par y los sistemas de proximidad/visión forman el núcleo de este aparato sensorial, lo que permite la adquisición de datos en tiempo real para control y seguridad.[32]

Los codificadores de posición miden los ángulos de las articulaciones y las posiciones de rotación, cruciales para rastrear la configuración del manipulador. Los codificadores absolutos brindan la posición angular exacta en relación con una referencia fija sin requerir inicialización, lo que los hace adecuados para aplicaciones que necesitan conocimiento inmediato del estado al encenderse. Por el contrario, los codificadores incrementales detectan cambios de posición contando pulsos desde un punto de referencia, lo que ofrece alta resolución pero requiere procedimientos de localización para establecer el posicionamiento absoluto. Estos codificadores, a menudo ópticos o magnéticos, se montan en ejes o juntas de motores para proporcionar retroalimentación digital con resoluciones de hasta 20 bits.[33][34]

Los sensores de fuerza y ​​torsión detectan fuerzas de interacción en el efector final o en las articulaciones, lo que facilita la detección de contactos y la manipulación compatible. Los diseños basados ​​en galgas extensométricas, en los que los elementos resistivos se deforman bajo carga para alterar la resistencia eléctrica, se utilizan ampliamente para la medición de fuerza/par en varios ejes, lo que permite al manipulador detectar presiones tan bajas como 0,1 N para tareas delicadas. Estos sensores, a menudo configurados en puentes de Wheatstone para amplificación de señales, brindan retroalimentación sobre cargas externas para evitar daños durante el agarre o el ensamblaje. El trabajo fundamental en esta área enfatiza su papel en la robótica controlada por fuerza, con métodos de calibración que garantizan precisión en rangos dinámicos de hasta 500 N.[35]

Los sensores de proximidad y visión amplían la conciencia ambiental del manipulador más allá del contacto directo. Los sensores de proximidad, como los de tipo ultrasónico o infrarrojo, identifican objetos cercanos entre centímetros y metros, lo que ayuda a evitar obstáculos durante el movimiento. Los sistemas de visión, que incorporan cámaras para imágenes 2D/3D, procesan datos visuales para reconocer objetos y estimar posturas, mientras que las unidades LIDAR emiten pulsos láser para generar nubes de puntos para un mapeo espacial preciso de hasta 10 metros. Estas tecnologías respaldan tareas basadas en la percepción fusionando datos para una comprensión sólida de la escena en entornos no estructurados.[36][37]

Cinemática directa e inversa

La cinemática directa en manipuladores robóticos implica calcular la posición y orientación (pose) del efector final dados los ángulos o desplazamientos de las articulaciones. Este cálculo se basa en establecer un marco de coordenadas para cada vínculo y unión, generalmente utilizando la convención Denavit-Hartenberg (DH), que parametriza la relación espacial entre marcos consecutivos con cuatro parámetros: longitud del vínculo aia_iai​, torsión del vínculo αi\alpha_iαi​, desplazamiento del vínculo did_idi​ y ángulo de la articulación θi\theta_iθi​.[43]

Para aplicar la convención DH, los marcos de coordenadas se asignan sistemáticamente a los enlaces del manipulador. Para un manipulador en serie, el marco base se coloca en el origen fijo y los marcos posteriores se unen a cada eje de articulación. El eje ziz_izi​ se alinea con el eje de la articulación iii-ésimo, el eje xix_ixi​ es perpendicular tanto a zi−1z_{i-1}zi−1​ como a ziz_izi​ (la normal común), el eje yiy_iyi​ sigue la regla de la mano derecha y el origen del cuadro iii se encuentra en la intersección de la normal común con ziz_izi​. Luego, los parámetros se determinan de la siguiente manera: aia_iai​ es la distancia a lo largo de xix_ixi​ desde ziz_izi​ a zi+1z_{i+1}zi+1​, αi\alpha_iαi​ es el ángulo de ziz_izi​ a zi+1z_{i+1}zi+1​ alrededor de xix_ixi​, did_idi​ es la distancia a lo largo de ziz_izi​ desde xix_ixi​ a xi+1x_{i+1}xi+1​, y θi\theta_iθi​ es el ángulo de xi−1x_{i-1}xi−1​ a xix_ixi​ alrededor de ziz_izi​. Para juntas de revolución, θi\theta_iθi​ varía mientras did_idi​ es fijo; para uniones prismáticas, did_idi​ varía mientras que θi\theta_iθi​ es fijo.[43]

La pose se representa mediante matrices de transformación homogéneas en forma 4x4, combinando rotación RRR y posición ppp:

La convención DH produce una matriz de transformación general i−1Ai^{i-1}A_ii−1Ai​ del cuadro i−1i-1i−1 al iii:

La pose del efector final relativa a la base, 0Tn^0T_n0Tn​, se obtiene multiplicando las transformaciones individuales: 0Tn=0A11A2⋯n−1An^0T_n = {}^0A_1 {}^1A_2 \cdots ^{n-1}A_n0Tn​=0A1​1A2​⋯n−1An​. Este producto produce la solución de cinemática directa, que permite predecir la ubicación del efector final para cualquier configuración conjunta.[43]

La cinemática inversa, por el contrario, determina las variables articulares necesarias para lograr una postura de efector final específica, que generalmente es más desafiante debido al mapeo no lineal de la postura a las articulaciones. Los métodos analíticos derivan soluciones de forma cerrada utilizando técnicas geométricas o algebraicas, factibles para manipuladores con geometrías simples, como brazos planos 3R o aquellos con una muñeca esférica (tres ejes de revolución que se cruzan en el efector final). Para los manipuladores de muñeca esférica, el problema se desacopla: las tres primeras articulaciones posicionan el centro de la muñeca, resuelto geométricamente, mientras que las tres últimas resuelven la orientación mediante ángulos de Euler, lo que produce hasta ocho soluciones a partir de ambigüedades trigonométricas.

Para estructuras complejas sin tal desacoplamiento, predominan los métodos numéricos, particularmente los enfoques basados ​​en Jacobianos que linealizan la cinemática localmente. El manipulador jacobiano JJJ relaciona las velocidades conjuntas q˙\dot{q}q˙​ con el giro del efector final VVV: V=Jq˙V = J \dot{q}V=Jq˙​. Para resolver la cinemática inversa de forma iterativa, se refina una estimación conjunta inicial q0q_0q0​ usando la pseudoinversa J+J^+J+ o la formulación de mínimos cuadrados amortiguados (JTJ+λI)−1JT(J^T J + \lambda I)^{-1} J^T(JTJ+λI)−1JT, donde λ>0\lambda > 0λ>0 amortigua cerca de singularidades para precisión y viabilidad del equilibrio: Δq=J+Δx\Delta q = J^+ \Delta xΔq=J+Δx, con actualizaciones qk+1=qk+Δqq_{k+1} = q_k + \Delta qqk+1​=qk​+Δq hasta la convergencia a la pose objetivo Δx=0\Delta x = 0Δx=0. Este método maneja eficientemente manipuladores seriales generales, pero requiere un ajuste cuidadoso de λ\lambdaλ para evitar mínimos locales.[43]

Los desafíos clave en la cinemática inversa incluyen múltiples soluciones válidas (por ejemplo, configuraciones con el codo hacia arriba o hacia abajo), que requieren una selección basada en criterios como movimiento mínimo de las articulaciones o evitación de obstáculos, y redundancia cinemática en sistemas con más de seis grados de libertad (DOF), donde existen infinitas soluciones en el espacio nulo de JJJ. La redundancia permite tareas secundarias como evitar la singularidad, pero exige optimización, como el uso de la proyección de espacio nulo jacobiano para minimizar los límites de las articulaciones y al mismo tiempo satisfacer la postura primaria.

Análisis del espacio de trabajo

El espacio de trabajo de un robot manipulador se define como el conjunto de todas las posiciones y orientaciones posibles que el efector final puede lograr dentro de las limitaciones de la estructura cinemática, los límites de las articulaciones y las longitudes de los enlaces del manipulador. El espacio de trabajo accesible abarca todo el volumen o área accesible hasta un punto en el efector final, lo que representa la extensión total del movimiento independientemente de la orientación.[45] Por el contrario, el espacio de trabajo diestro es un subconjunto del espacio de trabajo accesible donde el efector final puede alcanzar todas las orientaciones posibles en esas posiciones, lo que permite una movilidad total de seis grados de libertad y normalmente ocupa una región más pequeña debido a requisitos cinemáticos más estrictos.

El análisis del espacio de trabajo implica métodos computacionales para delinear sus límites y características internas, esenciales para evaluar el desempeño del manipulador y la viabilidad de la tarea. La simulación Monte Carlo es un enfoque numérico ampliamente utilizado que genera configuraciones de juntas aleatorias dentro de sus rangos permitidos y mapea las posiciones correspondientes de los efectores finales para aproximar la forma y el volumen del espacio de trabajo, ofreciendo simplicidad y aplicabilidad a geometrías complejas sin requerir soluciones analíticas explícitas. Complementando esto, los métodos analíticos determinan los límites del espacio de trabajo derivando ecuaciones paramétricas para parches de superficie basadas en límites de juntas y parámetros de enlace, identificando tanto envolventes exteriores como vacíos interiores a través de evaluaciones de admisibilidad de movimiento y propiedades jacobianas. Estas técnicas, a menudo integradas con cálculos cinemáticos directos, proporcionan descripciones de límites precisas para manipuladores en serie y al mismo tiempo tienen en cuenta limitaciones como autocolisiones u obstáculos ambientales.

Las singularidades representan configuraciones críticas dentro o en el borde del espacio de trabajo donde los grados de libertad del manipulador se reducen efectivamente, lo que lleva a una pérdida de movilidad instantánea, soluciones infinitas en cinemática inversa o velocidades conjuntas ilimitadas. Las singularidades límite ocurren en la periferia del espacio de trabajo, como cuando el brazo manipulador está completamente extendido, restringiendo el movimiento adicional en ciertas direcciones y marcando los límites de accesibilidad.[48] Las singularidades internas, ubicadas dentro del espacio de trabajo, surgen de alineaciones como ejes articulares coincidentes, que dividen el espacio en regiones con comportamientos cinemáticos distintos y potencialmente causan inestabilidad de control o transiciones de postura.

La optimización en el diseño de manipuladores se centra en mejorar las características del espacio de trabajo maximizando el volumen diestro o alcanzable y al mismo tiempo mitiga las singularidades y los vacíos mediante ajustes de parámetros. Las formulaciones algebraicas de envolventes de espacios de trabajo permiten funciones objetivas que penalizan los espacios internos y los loci singulares, a menudo resueltos mediante programación cuadrática secuencial para equilibrar las restricciones de tamaño y las dimensiones de vínculo prácticas. Dichos enfoques garantizan volúmenes operativos sólidos, como se demuestra en las optimizaciones de manipuladores planos 3R donde los volúmenes iniciales aumentan en más del 20% con singularidades reducidas, lo que guía la selección de longitudes de enlace y compensaciones de juntas para mejorar la accesibilidad.[49]

Modelado dinámico

El modelado dinámico de manipuladores robóticos implica derivar las ecuaciones de movimiento que capturan las interacciones físicas que gobiernan la respuesta del sistema a los pares o fuerzas aplicados, incluidos los efectos de inercia, los términos dependientes de la velocidad y las influencias gravitacionales. Estos modelos son esenciales para predecir el comportamiento del manipulador en diversas condiciones operativas y forman la base para estrategias de control avanzadas. La forma general de las ecuaciones dinámicas para un manipulador de n grados de libertad se expresa como M(q)q¨+C(q,q˙)q˙+G(q)=τM(q) \ddot{q} + C(q, \dot{q}) \dot{q} + G(q) = \tauM(q)q¨​+C(q,q˙​)q˙​+G(q)=τ, donde M(q)M(q)M(q) es la matriz de inercia, C(q,q˙)C(q, \dot{q})C(q,q˙​) representa las fuerzas de Coriolis y centrífugas, G(q)G(q)G(q) representa pares gravitacionales, qqq denota la articulación vector de configuración, q˙\dot{q}q˙​ y q¨\ddot{q}q¨​ son las velocidades y aceleraciones de las articulaciones, y τ\tauτ es el vector de pares de torsión de las articulaciones.[50]

Un método principal para derivar estas ecuaciones es la formulación lagrangiana, que aprovecha el principio de trabajo virtual y conservación de energía. El LLL lagrangiano se define como la diferencia entre la energía cinética KKK y la energía potencial PPP, por lo que L=K−PL = K - PL=K−P. Las ecuaciones de movimiento se obtienen entonces a partir de la ecuación de Euler-Lagrange: τ=ddt(∂L∂q˙)−∂L∂q\tau = \frac{d}{dt} \left( \frac{\partial L}{\partial \dot{q}} \right) - \frac{\partial L}{\partial q}τ=dtd​(∂q˙​∂L​)−∂q∂L​. Este enfoque incorpora sistemáticamente la cinética y las energías potenciales dependientes de la configuración del manipulador, produciendo la forma dinámica estándar después de la expansión. La energía cinética normalmente incluye contribuciones de traslaciones y rotaciones de enlaces, mientras que la energía potencial surge de campos gravitacionales que actúan sobre los centros de masa.

Una alternativa es la formulación de Newton-Euler, que aplica la segunda ley de Newton para el movimiento lineal y las ecuaciones de Euler para el movimiento de rotación de forma recursiva a través de los enlaces del manipulador. Este método calcula velocidades, aceleraciones, fuerzas y pares en un paso hacia adelante desde la base hasta el efector final, seguido de un paso hacia atrás para propagar las fuerzas de interacción y los pares desde la punta hasta la base. La naturaleza recursiva lo hace computacionalmente eficiente para aplicaciones en tiempo real, particularmente para manipuladores en serie, ya que evita la necesidad de formar explícitamente la matriz de inercia completa. Un trabajo fundamental estableció este algoritmo para el cálculo en línea, lo que permite cálculos eficientes de dinámica inversa y directa independientemente de la configuración del manipulador.

La matriz de inercia M(q)M(q)M(q) en las ecuaciones dinámicas es simétrica y definida positiva, refleja la distribución de masa del manipulador y varía con las posiciones de las articulaciones debido a las orientaciones cambiantes de los enlaces. El término C(q,q˙)q˙C(q, \dot{q}) \dot{q}C(q,q˙​)q˙​ encapsula las fuerzas de Coriolis (que surgen del producto cruzado de velocidades angulares y lineales) y las fuerzas centrífugas (de aceleraciones radiales en marcos giratorios), que acoplan los movimientos de diferentes articulaciones y pueden inducir vibraciones o limitar las velocidades operativas. Los efectos gravitacionales en G(q)G(q)G(q) dependen de la configuración y pueden linealizarse cerca de los puntos de equilibrio para su análisis. Estos componentes garantizan que el modelo represente con precisión la disipación de energía y el acoplamiento en sistemas multienlace.[50]

Manipuladores en serie

Los manipuladores en serie, la configuración predominante en la robótica industrial, presentan una cadena cinemática abierta compuesta de múltiples eslabones rígidos interconectados secuencialmente por articulaciones, típicamente de tipo revoluta o prismático. Esta disposición en serie permite que el efector final se mueva a través de una serie de transformaciones desde la base hasta la punta de la herramienta, lo que permite patrones de movimiento versátiles. La mayoría de los manipuladores industriales en serie están diseñados con seis grados de libertad (6-DOF), que comprenden tres para control posicional (x, y, z) y tres para control de orientación (rollo, cabeceo, guiñada), lo que facilita la manipulación completa de la postura en un espacio tridimensional.

Una ventaja principal de los manipuladores en serie es su amplio espacio de trabajo, ya que la extensión secuencial de los enlaces permite al efector final acceder a un amplio volumen sin las limitaciones de los mecanismos de circuito cerrado. Además, su modelado cinemático es sencillo y se basa en métodos establecidos como los parámetros de Denavit-Hartenberg para cinemática directa, lo que simplifica el diseño, la simulación y la implementación del control. Sin embargo, estos sistemas sufren de acumulación de errores, donde las imprecisiones en las articulaciones proximales se propagan distalmente, disminuyendo la precisión general del efector final. También demuestran una menor rigidez estructural en comparación con diseños alternativos, lo que resulta en una mayor susceptibilidad a deflexiones, vibraciones y una capacidad de carga útil reducida bajo cargas dinámicas.[54][55][54][56]

Ejemplos destacados de manipuladores en serie incluyen el ABB IRB 4600, un brazo articulado de 6 DOF optimizado para aplicaciones de carga útil media en celdas de fabricación compactas, y la serie M-20iA/25 de FANUC, que admite operaciones de alta velocidad con visión integrada para manejar piezas de diversos tamaños. Estos modelos ejemplifican la adaptabilidad de la configuración en implementaciones del mundo real. Los manipuladores en serie sobresalen en aplicaciones versátiles como tareas de recoger y colocar y ensamblaje general, donde su alcance y destreza mejoran la productividad en los sectores automotriz y electrónico, aunque sus limitaciones de precisión inherentes limitan la eficacia en micromanipulación o escenarios de ultra alta precisión que requieren tolerancias submilimétricas.[57][58]

Manipuladores paralelos

Los manipuladores paralelos, también conocidos como robots paralelos, son sistemas mecánicos caracterizados por cadenas cinemáticas cerradas donde múltiples cadenas cinemáticas en serie conectan una base fija directamente a un efector final móvil o plataforma, lo que permite un movimiento rápido y preciso en aplicaciones que requieren alta rigidez y precisión. Esta arquitectura contrasta con los manipuladores en serie al distribuir cargas entre enlaces paralelos, lo que mejora la rigidez estructural y el rendimiento dinámico.[60]

Un ejemplo prototípico es la plataforma Stewart, un manipulador paralelo de seis grados de libertad (6-DOF) que consta de una base fija y una plataforma móvil unidas por seis actuadores lineales extensibles dispuestos en una configuración geométrica específica para lograr movimientos de traslación y rotación. Otras configuraciones, como el robot Delta, emplean tres o cuatro brazos paralelos con enlaces de paralelogramo para soportar operaciones de alta velocidad en tareas de recoger y colocar.[62]

Los manipuladores paralelos ofrecen ventajas significativas, incluida una rigidez superior debido al reparto de carga entre múltiples cadenas, alta precisión gracias a la reducción de la acumulación de errores y una capacidad de carga útil sustancial en relación con su tamaño, lo que los hace ideales para entornos que exigen precisión.[63] Sin embargo, estos beneficios conllevan desventajas, como un espacio de trabajo limitado limitado por las rutas de intersección de las cadenas paralelas y una mayor complejidad mecánica en el diseño, montaje y mantenimiento.[62]

En la práctica, los robots Delta ejemplifican estos rasgos en entornos industriales; por ejemplo, el ABB FlexPicker logra hasta 120 selecciones por minuto para cargas útiles de 1 kg en el manejo de productos livianos, aprovechando su estructura paralela para una velocidad y repetibilidad excepcionales.[64]

Cinemáticamente, los manipuladores paralelos se benefician de las restricciones impuestas por las cadenas cerradas, que simplifican la cinemática inversa (determinar las longitudes del actuador a partir de una pose deseada del efector final) en comparación con la cinemática directa, donde resolver la pose a partir de las posiciones del actuador a menudo requiere métodos numéricos debido a las ecuaciones acopladas.

Manipuladores móviles y especializados

Los manipuladores móviles integran un brazo robótico con una base móvil, como ruedas o orugas, para permitir la navegación y manipulación en entornos dinámicos más allá de las estaciones de trabajo fijas.[66] Esta configuración proporciona redundancia cinemática, que generalmente excede los nueve grados de libertad, lo que permite que el sistema realice tareas como agarrar objetos mientras mantiene la estabilidad durante la locomoción. Un ejemplo destacado es el robot PR2, desarrollado por Willow Garage como plataforma de investigación para tareas de servicio, incluida la limpieza de mesas y la recogida de objetos, que presenta brazos dobles montados sobre una base con ruedas con integración ROS para el desarrollo de software.[68]

Las adaptaciones de diseño en manipuladores móviles enfatizan la resolución de redundancia para preservar el equilibrio, particularmente durante las operaciones de recogida donde los cambios de carga útil pueden desestabilizar el sistema.[69] Técnicas como los controladores basados ​​en optimización formulan restricciones de equilibrio utilizando el punto de momento cero dentro del polígono de soporte, ajustando de forma preventiva las trayectorias para tener en cuenta la masa del objeto agarrado y evitar que se vuelque, como se demuestra en simulaciones en plataformas como el robot TIAGo.[69] Las bases omnidireccionales con ruedas Mecanum mejoran aún más la maniobrabilidad en espacios reducidos, mientras que los diseños con orugas mejoran la tracción en terrenos irregulares para aplicaciones como operaciones de rescate.[67]

Los manipuladores especializados adaptan diseños de núcleos para entornos específicos que requieren precisión o cumplimiento extremos. Los micromanipuladores, utilizados en microscopía y manipulación celular, logran una precisión submicrónica a través de estructuras cinemáticas suaves y actuación electromagnética; por ejemplo, el sistema FilMBot ofrece una precisión de aproximadamente 6,3 µm en todo su espacio de trabajo, lo que permite un seguimiento de trayectoria de alta velocidad de hasta 30 Hz para tareas como la inserción de agujas.[70] Los manipuladores blandos emplean materiales flexibles como elastómeros de silicona con un módulo de Young bajo (~1 MPa) para manipular objetos delicados de forma segura, lo que proporciona adaptabilidad en entornos no estructurados sin exigencias rígidas de precisión.[71] Estos sistemas, a menudo accionados neumáticamente, destacan en el agarre de formas irregulares, como se ve en diseños bioinspirados que imitan los brazos de pulpo para una movilidad multidireccional.[71]

Los manipuladores submarinos para vehículos operados a distancia (ROV) incorporan materiales resistentes a la corrosión como titanio y actuadores hidráulicos o eléctricos para soportar profundidades de hasta 11.000 metros, con un alcance que se extiende de 0,5 a 2,4 metros y capacidades de elevación de 5 a 500 kg.[72] Las configuraciones antropomórficas con 3 a 7 grados de libertad facilitan tareas como la operación de válvulas y el muestreo, ejemplificadas por la carga útil de 454 kg del brazo Schilling Titan 4 para intervenciones submarinas de servicio pesado.[72] En formas humanoides, como Atlas de Boston Dynamics, los brazos permiten la manipulación dinámica de todo el cuerpo con movimiento de rango completo y aprendizaje de refuerzo para un manejo diestro, como levantar neumáticos por encima de la cabeza mientras se equilibra sobre piernas bípedas.

Arquitecturas de control

Las arquitecturas de control para manipuladores robóticos organizan el flujo de información y la toma de decisiones desde la actuación de bajo nivel hasta la coordinación de tareas de alto nivel, garantizando una operación precisa, estable y segura. Las arquitecturas jerárquicas dominan los diseños tradicionales, estructurando el control en niveles estratificados donde los bucles de bajo nivel gestionan los pares y velocidades de las articulaciones, el nivel medio maneja la coordinación entre las articulaciones y el nivel alto supervisa la planificación y adaptación de tareas. Este enfoque procesa entradas de sensores, como codificadores de juntas y sensores de fuerza, para calcular los comandos del actuador en cascada, lo que permite el diseño modular y el aislamiento de fallas. En un trabajo fundamental, el control jerárquico descompone la compleja dinámica del manipulador en subsistemas, con controladores locales que estabilizan las articulaciones individuales mientras que las capas globales compensan las interconexiones como los pares de acoplamiento.

Las arquitecturas descentralizadas distribuyen la computación entre juntas o módulos manipuladores, lo que reduce la dependencia de un procesador central y mejora la escalabilidad de los sistemas reconfigurables. Cada subsistema utiliza retroalimentación local para regular su estado, con coordinación opcional de unidades vecinas para mitigar los efectos entre articulaciones, logrando estabilidad práctica a través de diseños basados ​​en Lyapunov. Este método reduce la carga computacional en comparación con los esquemas centralizados, lo que lo hace adecuado para la implementación en tiempo real en manipuladores con múltiples grados de libertad, donde las simulaciones muestran reducciones de error de hasta 0,015 radianes bajo variaciones de carga útil de 0 a 20 kg.[76] Las arquitecturas híbridas integran estructuras jerárquicas con adaptabilidad impulsada por la IA, empleando modelos mixtos de expertos para orquestar habilidades especializadas como la captación o la inserción, combinando el aprendizaje por imitación para las políticas iniciales con el aprendizaje por refuerzo para la exploración.[77] Por ejemplo, el marco ROMAN utiliza una red de activación para la comprensión de escenas de alto nivel, lo que permite un manejo sólido de tareas secuenciales con demostraciones mínimas (por ejemplo, 21 episodios).[77]

Los mecanismos de retroalimentación forman el núcleo de estas arquitecturas, con el control proporcional-integral-derivado (PID) ampliamente utilizado para la regulación conjunta debido a su simplicidad y efectividad en el seguimiento de referencias de posición y velocidad. Los esquemas PID garantizan una estabilidad asintótica semiglobal para manipuladores rígidos ajustando las ganancias para contrarrestar las no linealidades, como se demuestra en los análisis de estabilidad para el control del espacio articular. Para interacciones compatibles, el control de impedancia modula la respuesta dinámica del manipulador a fuerzas externas, dando forma a la masa virtual, la amortiguación y la rigidez para imitar la impedancia mecánica deseada. Introducido por Hogan, este método regula el comportamiento del efector final durante las tareas de contacto, evitando fuerzas excesivas en la colaboración entre humanos y robots.

El funcionamiento en tiempo real exige altas frecuencias de muestreo, normalmente 1 kHz para controles sensibles a la fuerza, para mantener la estabilidad en medio de retrasos y perturbaciones. Se debe minimizar la complejidad computacional para evitar la inestabilidad, con diseños descentralizados que permitan intervalos de muestreo más grandes (por ejemplo, reduciendo los tiempos de actualización mediante la distribución de cargas) y al mismo tiempo preservando los errores acotados.[76] La seguridad se integra en las arquitecturas a través de estándares como ISO 10218, que exige que los robots colaborativos limiten la fuerza y ​​la potencia para limitar las fuerzas de contacto por debajo de 140 N y la potencia por debajo de 80 W, lo que garantiza espacios de trabajo compartidos libres de lesiones. Estos límites provocan reducciones o paradas de velocidad al detectar una interacción excesiva, verificadas mediante evaluaciones de riesgos en células robóticas.

Programación y Planificación de Trayectoria

La programación de manipuladores requiere métodos para definir las instrucciones de las tareas, que van desde enfoques manuales hasta enfoques automatizados. La programación de aprendizaje, también conocida como guía directa o manual, implica guiar físicamente el manipulador a través de las posiciones deseadas utilizando un dispositivo de aprendizaje, que registra los ángulos de las articulaciones o las posturas del efector final para su reproducción. Este método es intuitivo para tareas simples pero requiere mucho tiempo para caminos complejos. La programación fuera de línea utiliza software de simulación basado en CAD para generar trayectorias virtualmente, lo que permite la creación de código sin acceder al robot físico, lo que reduce el tiempo de inactividad en entornos industriales.[81] La programación en línea incorpora retroalimentación de sensores, como sensores de visión o de fuerza, para adaptar las rutas en tiempo real durante la ejecución, lo que permite la capacidad de respuesta a los cambios ambientales.

La planificación de trayectorias genera caminos factibles que respetan las limitaciones del manipulador, como los límites y la dinámica de las articulaciones. En la planificación del espacio articular, las trayectorias se interpolan entre los ángulos articulares mediante funciones suaves, lo que garantiza un movimiento coordinado en todo el brazo, pero potencialmente da como resultado trayectorias de efectores finales no rectas.[82] Por el contrario, la planificación espacial cartesiana se centra en trayectorias rectas o curvas para el efector final en el espacio de tareas, lo que requiere cinemática inversa para calcular las trayectorias conjuntas correspondientes, lo cual es ideal para tareas precisas como el ensamblaje. Para limitar la velocidad y la aceleración, la interpolación basada en splines, como las B-splines cúbicas o quínticas, parametriza las trayectorias para el movimiento continuo de sacudidas, minimizando el desgaste y las vibraciones.

Para evitar obstáculos, algoritmos como A* buscan el espacio de configuración como un gráfico, utilizando heurísticas para encontrar rutas óptimas sin colisiones desde las configuraciones de inicio a objetivo, aplicables a manipuladores al discretizar los espacios de las articulaciones en cuadrículas. El algoritmo RAPID admite la planificación sin colisiones a través de una detección eficiente de cuadros delimitadores orientados, lo que permite realizar comprobaciones rápidas durante la generación de rutas para evitar autocolisiones y obstáculos ambientales. Estas trayectorias suelen verificarse en herramientas de simulación antes de su implementación; V-REP (ahora CoppeliaSim) proporciona modelado versátil basado en la física para escenarios de múltiples robots y pruebas de trayectoria.[86] Gazebo ofrece integración de código abierto con ROS para una simulación realista de sensores y pruebas de entornos dinámicos.[87] Durante la ejecución, las trayectorias planificadas interactúan con arquitecturas de control para una regulación en tiempo real.

Industria y Manufactura

Los manipuladores industriales, en particular los de serie, se utilizan ampliamente en entornos de fabricación para mejorar la automatización y la productividad. Estos dispositivos destacan en tareas que requieren alta repetibilidad y velocidad, como el manejo de materiales, donde realizan operaciones de recogida y colocación a velocidades superiores a 100 ciclos por minuto, lo que permite una transferencia perfecta de piezas en las líneas de montaje.[88][89]

En aplicaciones de soldadura, los manipuladores equipados para procesos de arco y MIG automatizan la unión de componentes metálicos, reduciendo los tiempos de ciclo y mejorando la consistencia de la calidad de la soldadura en comparación con los métodos manuales. Los robots articulados de ABB, por ejemplo, integran una planificación avanzada de trayectorias para manejar cordones de soldadura complejos en talleres de carrocería, minimizando los defectos y la exposición del operador a los peligros.[90][88] Para las tareas de montaje, los manipuladores ejecutan operaciones precisas como atornillar e insertar componentes, a menudo en la producción de maquinaria y electrónica, donde el control del par garantiza una fijación segura sin dañar piezas delicadas. Los robots Yaskawa Motoman, por ejemplo, admiten estas funciones en entornos de gran volumen, logrando un rendimiento hasta un 20 % más rápido que las configuraciones tradicionales.[91][92]

La integración de manipuladores con los sistemas de producción amplifica su eficiencia; por ejemplo, se sincronizan con cintas transportadoras para un flujo continuo de material y con máquinas CNC para carga y descarga automatizadas, lo que reduce el tiempo de inactividad hasta en un 50 %. Los robots encargados de las máquinas de FANUC ejemplifican esto al interactuar directamente con tornos y fresadoras CNC a través de protocolos estandarizados, lo que permite un manejo flexible de piezas en múltiples estaciones.[89][93] Estas integraciones suelen generar un retorno de la inversión en un plazo de 2 a 3 años, principalmente a través de reducciones de los costos laborales del 30 al 50 % y una disminución del tiempo de inactividad, como lo demuestran estudios de empresas manufactureras de tamaño mediano.[94][95]

En el sector automotriz, las Gigafábricas de Tesla despliegan más de 1.000 manipuladores industriales de proveedores como KUKA y FANUC para tareas que incluyen soldadura de carrocerías y ensamblaje de piezas, lo que permite la producción de millones de vehículos eléctricos anualmente con una mínima intervención humana. De manera similar, en la fabricación de productos electrónicos, los manipuladores de precisión facilitan la colocación de PCB, donde los robots de FANUC logran una precisión submilimétrica en el posicionamiento de los componentes, lo que respalda el ensamblaje de placas de circuitos de alta densidad para dispositivos de consumo.[96][97][98]

La huella económica de los manipuladores industriales continúa expandiéndose, y se prevé que el mercado global alcance los 10.200 millones de dólares en ventas para 2025, impulsado por la adopción en sectores como el automotriz y el electrónico en medio de una creciente demanda de automatización. Este crecimiento refleja tendencias más amplias en la fabricación ajustada, donde los manipuladores contribuyen a reducir el desperdicio y a la producción escalable.[99][100]

Médico y Quirúrgico

En aplicaciones médicas y quirúrgicas, los manipuladores enfatizan la esterilidad a través de componentes esterilizables en autoclave y efectores finales desechables, alta precisión para minimizar el trauma tisular y una colaboración perfecta entre humanos y robots a través de interfaces intuitivas. Estos dispositivos permiten procedimientos mínimamente invasivos que reducen los tiempos de recuperación y las complicaciones en comparación con la cirugía abierta tradicional.[101]

Los manipuladores quirúrgicos, como el sistema quirúrgico da Vinci desarrollado por Intuitive Surgical, cuentan con brazos multiarticulados con 7 grados de libertad para imitar la destreza de la muñeca humana para tareas como agarrar, cortar y suturar. El sistema admite procedimientos mínimamente invasivos en cirugías urológicas, ginecológicas, laparoscópicas generales y toracoscópicas, permitiendo el acceso a través de pequeñas incisiones. También facilita la telecirugía, como se demostró en un procedimiento transatlántico realizado en 2025 en el que los cirujanos controlaron remotamente el sistema a lo largo de 4.000 millas con capacidades de transferencia en tiempo real. El último modelo da Vinci 5, aprobado por la FDA en marzo de 2024 según 510(k) K232610, incluye instrumentos de retroalimentación de fuerza como el Large Needle Driver, que transmite la tensión del tejido a los controles del cirujano para mejorar la percepción táctil durante los procedimientos.[102][103][104]

Los manipuladores de rehabilitación, incluidos los exoesqueletos, ayudan a los pacientes con discapacidades motoras debido a un accidente cerebrovascular o una lesión de la médula espinal brindándoles soporte motorizado a las extremidades, lo que permite que la terapia repetitiva restablezca los patrones de movimiento naturales. Los exoesqueletos portátiles, como los integrados con interfaces cerebro-computadora, mejoran la neurorrehabilitación al amplificar las señales musculares débiles y facilitar sesiones intensivas sin sobrecargar al terapeuta. Para la rehabilitación de la mano, guantes y pinzas robóticas suaves, como los diseños basados ​​en tela desarrollados por el MIT, utilizan actuadores neumáticos para un agarre suave y flexible que ayuda en la recuperación de la motricidad fina y al mismo tiempo garantiza una interacción segura con el paciente debido a sus materiales de bajo módulo.[105][106]

En el diagnóstico, los micromanipuladores permiten intervenciones precisas a nivel celular, como la microinyección de ADN o proteínas en células individuales utilizando finas micropipetas de vidrio bajo guía microscópica. Estos dispositivos respaldan aplicaciones en investigación y medicina reproductiva, incluida la inyección intracitoplasmática de espermatozoides (ICSI) y la biopsia unicelular, al traducir los controles manuales en movimientos submicrónicos para una orientación precisa sin daño celular.[107]

La supervisión regulatoria, particularmente de la FDA, garantiza la seguridad y eficacia a través de autorizaciones 510(k) que requieren una equivalencia sustancial con los dispositivos anteriores, con énfasis en la validación de la esterilidad y la mitigación de riesgos. La integración de retroalimentación háptica, como en los efectores finales con detección de fuerza del da Vinci 5, aborda las necesidades del cirujano en cuanto a señales de elasticidad del tejido, mejorando el control en manipulaciones delicadas y cumpliendo al mismo tiempo con las pautas de la FDA para mejoras táctiles opcionales. La precisión de los sensores en estos sistemas, que a menudo alcanzan una precisión submilimétrica, respalda el rendimiento confiable en entornos clínicos.[104][108]

Espacio e investigación

En la exploración espacial, los manipuladores robóticos desempeñan un papel fundamental al permitir tareas que son peligrosas o imposibles para los astronautas humanos, como el despliegue, el mantenimiento y la recolección de muestras de satélites en superficies planetarias distantes. El sistema de manipulación remota, comúnmente conocido como Canadarm, se implementó por primera vez en el programa del transbordador espacial de la NASA en 1981 y presentaba un brazo articulado de 15 metros de largo capaz de manejar cargas útiles de hasta 29.500 kg para desplegar y recuperar satélites en órbita terrestre baja.[109] Su sucesor, Canadarm2, instalado en la Estación Espacial Internacional (ISS) en 2001, se extiende hasta 17 metros y soporta una carga útil de 116.000 kg, lo que facilita el atraque de naves espaciales visitantes, la transferencia de suministros y la movilidad de los astronautas durante actividades extravehiculares, reduciendo así la necesidad de paseos espaciales.[110] Complementando a Canadarm2, el Manipulador Diestro de Propósito Especial (SPDM), o Dextre, agregado en 2008, es un sistema robótico de dos brazos diseñado para mantenimiento a escala fina, como reemplazar cámaras, baterías y componentes eléctricos en el exterior de la ISS, y cada brazo ofrece siete grados de libertad para operaciones precisas en microgravedad.

Los manipuladores planetarios han avanzado en la adquisición de muestras y el análisis in situ de cuerpos extraterrestres. El rover del Mars Science Laboratory de la NASA, Curiosity, emplea un brazo robótico de titanio de 2,1 metros con cinco grados de libertad, incluidas las articulaciones del hombro, el codo y la muñeca, equipado con una torreta que alberga herramientas para perforar, cepillar y recoger muestras de suelo desde su aterrizaje en 2012, lo que permite a los geólogos analizar las composiciones de las rocas de forma remota.[111] De manera similar, el rover Perseverance, lanzado en 2020, cuenta con un brazo mejorado de 2,1 metros con una torreta que integra taladros de extracción de muestras, herramientas de abrasión y espectrómetros como PIXL para detectar moléculas orgánicas, lo que permite la recolección de más de 20 muestras de núcleos de roca para su posible regreso a la Tierra como parte de la misión Mars Sample Return.[112] En el Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL) de la NASA, se crearon prototipos de los primeros desarrollos, como el Micro Instrument Arm (MIA) y el Micro Mast Arm (MMA), ambos con un peso inferior a 2,5 kg, cuatro grados de libertad y capacidades de hasta 20 N, para las misiones rover a Marte '03 y '05 para apoyar la colocación autónoma de instrumentos y el manejo de muestras utilizando visión estéreo para la navegación.[113]

Las aplicaciones emergentes en mantenimiento en órbita y eliminación activa de desechos aprovechan manipuladores autónomos para extender la vida útil de los satélites y mitigar los desechos espaciales. El Brazo Robótico Europeo (ERA), operativo en la ISS desde 2021, proporciona un sistema de doble brazo de 11 metros para el manejo y montaje de carga útil, integrándose con Canadarm2 para tareas coordinadas.[114] Los sistemas experimentales como el programa DARPA de Servicio Robótico de Satélites Geosincrónicos (RSGS) incorporan pinzas universales y estrategias de control basadas en visión, como redes neuronales convolucionales para el reconocimiento de objetivos, para permitir el reabastecimiento de combustible y la reparación de satélites no cooperativos.[114] Los avances en el control, incluido el aprendizaje por refuerzo profundo sin modelos y las técnicas de modo deslizante adaptativo, abordan desafíos como el movimiento relativo en órbita, con pruebas en tierra en mesas portadoras de aire que simulan la microgravedad para su validación.[114]