ROBÓTICA — TERCERA CONVOCATORIA (OCTUBRE 2025)
Resolución Oficial Detallada: Problema 1 (Teoría y Cuestiones Aplicadas)
Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales
Universidad de Sevilla | 29 de Octubre de 2025
Tiempo: 30 minutos | Calificación: 3.0 Puntos

CUESTIÓN 1: FUNCIONAMIENTO Y PRINCIPIO DEL SINCRO-RESOLVER (1.0 PUNTO)

Enunciado: Describir cómo funciona un Sincro-Resolver. Qué se mide y en qué se basa para ello. Justificar la respuesta.

1.1. Principio Físico y Qué Mide

El Sincro-Resolver (o simplemente Resolver) es un sensor de posición angular analógico de tipo inductivo. Mide: La posición angular absoluta continua ($\theta$) del rotor a lo largo de una vuelta completa ($0 \le \theta < 2\pi$), o múltiplos según el número de pares de polos.

1.2. Constitución Electromagnética y Ecuaciones

Consta de un transformador rotativo formado por:

1.3. Demodulación y RDC (Resolver-to-Digital Converter)

Para obtener el ángulo digital $\theta$ en el controlador del robot:

$$\frac{V_{S1}(t)}{V_{S2}(t)} = \frac{K V_0 \sin(\omega t) \sin\theta}{K V_0 \sin(\omega t) \cos\theta} = \tan(\theta) \implies \theta = \arctan\left(\frac{V_{S1}}{V_{S2}}\right)$$

El conversor RDC utiliza un bucle cerrado de seguimiento (tipo PLL analógico/digital) que multiplica internamente por $\cos\phi$ y $\sin\phi$ estimadas hasta anular el error $\sin(\theta - \phi) \approx 0$.

Justificación y Ventajas en Robótica Industrial: 1) Medida Ratiométrica: El cociente $\tan\theta = V_{S1}/V_{S2}$ cancela fluctuaciones de la amplitud $V_0$ y de la temperatura.
2) Inmunidad al ruido (EMI): Al no tener componentes electrónicos en la propia articulación, resiste altísimas temperaturas, vibraciones e interferencias.
3) Sensor Absoluto: Mantiene la posición real sin necesidad de batería tras desconexión eléctrica.

CUESTIÓN 2: TRANSFORMACIÓN HOMOGÉNEA ENTRE MARCOS {U} Y {A} (1.0 PUNTO)

Enunciado: Dados los marcos de referencia {U} y {A} que se muestran en la figura, encontrar la transformación $T_U^A$ que los relaciona. Escribir la/s instrucciones de Matlab necesaria para su cálculo, así como los ejes empleados.
Marcos U y A Octubre 2025 P1
Figura 1: Representación espacial de los marcos {U} y {A} con cotas y ángulos de orientación.

2.1. Determinación del Vector de Posición $p_U^A$

Observando las cotas desde el origen de $\{U\}$ hasta el origen de $\{A\}$: - Desplazamiento a lo largo de $Y_U$: $+10$ unidades.
- Desplazamiento a lo largo de la dirección perpendicular a $Y_U$ en el plano horizontal: la cota de valor $2$ se dirige en sentido contrario al eje $X_U$ (hacia el fondo): $-2$ unidades en $X_U$.
- Desplazamiento vertical $Z_U$: $0$ unidades.
$$p_U^A = \begin{bmatrix} -2 \\ 10 \\ 0 \end{bmatrix}$$

2.2. Determinación de la Matriz de Rotación $R_U^A$

Las columnas de $R_U^A = [x_A^{(U)}, y_A^{(U)}, z_A^{(U)}]$ son las componentes de los vectores unitarios de $\{A\}$ expresados en la base $\{U\}$:

$$T_U^A = \begin{bmatrix} R_U^A & p_U^A \\ 0_{1\times 3} & 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0.5 & 0 & \frac{\sqrt{3}}{2} & -2 \\ \frac{\sqrt{3}}{2} & 0 & -0.5 & 10 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \end{bmatrix}$$

2.3. Instrucciones en MATLAB

%% Cálculo de la transformación T_UA en MATLAB:
% Método 1: Construcción analítica directa
R_UA = [sin(pi/6),  0,  cos(pi/6);
        cos(pi/6),  0, -sin(pi/6);
        0,          1,          0];
p_UA = [-2; 10; 0];
T_UA = [R_UA, p_UA; 0, 0, 0, 1];

% Método 2: Composición mediante Robotics Toolbox (giros canónicos):
% Traslación inicial + Rotación en X de +90º + Rotación en el nuevo Y de -60º
T_UA_toolbox = transl(-2, 10, 0) * trotx(pi/2) * troty(-pi/3);

CUESTIÓN 3: DEMOSTRACIÓN DEL DESACOPLO DINÁMICO POR REDUCTORAS (1.0 PUNTO)

Enunciado: DEMOSTRAR por qué la dinámica de un robot manipulador queda desacoplada debido a las reductoras y por tanto pueden utilizarse controladores monovariables.

3.1. Relaciones Cinemáticas y Energéticas del Accionamiento Indirecto

En un robot manipulador con accionamiento indirecto, los motores están conectados a los eslabones a través de cajas reductoras con relación de transmisión $r_i \gg 1$ ($r_i = \dot{q}_{m,i} / \dot{q}_i$, habitualmente $50 \le r_i \le 200$). En forma matricial: $$q_m = R \cdot q \iff q = R^{-1} q_m, \quad \text{con } R = \text{diag}(r_1, r_2, \dots, r_n)$$

Por el principio de los trabajos virtuales (conservación de la potencia mecánica despreciando pérdidas): $$\tau_m^T \dot{q}_m = \tau^T \dot{q} \iff \tau = R \tau_m \iff \tau_m = R^{-1} \tau$$

3.2. Ecuación Dinámica Referida al Eje del Motor

La dinámica en el espacio de los eslabones viene descrita por la ecuación de Euler-Lagrange: $$M(q)\ddot{q} + C(q, \dot{q})\dot{q} + G(q) = \tau$$ Sustituyendo $\tau = R \tau_m$ y considerando la inercia propia y rozamiento de los rotores de los motores ($J_m \ddot{q}_m + B_m \dot{q}_m$): $$\tau_m = (J_m + R^{-1} M(q) R^{-1})\ddot{q}_m + (B_m + R^{-1} C(q,\dot{q}) R^{-1})\dot{q}_m + R^{-1} G(q)$$ Definimos la matriz de inercia equivalente efectiva vista por los motores: $$M_{\text{eq}}(q) = J_m + R^{-1} M(q) R^{-1}$$

3.3. Análisis del Orden de Magnitud para Reductoras Elevadas ($r_i \gg 1$)

Dado que $R^{-1} = \text{diag}\left(\frac{1}{r_1}, \frac{1}{r_2}, \dots, \frac{1}{r_n}\right)$, desarrollemos los términos elemento a elemento:

$$M_{\text{eq}, ii} = J_{mi} + \frac{M_{ii}(q)}{r_i^2}$$ $$M_{\text{eq}, ij} = \frac{M_{ij}(q)}{r_i \cdot r_j} \quad (i \neq j)$$
1. Atenuación Cuadrática del Acoplamiento

Para una reductora típica de robot industrial ($r_i = 100$): $$r_i^2 = 10\,000, \qquad r_i \cdot r_j = 10\,000$$ Los términos de acoplamiento cruzado de inercia $\frac{M_{ij}}{r_i r_j}$ quedan divididos por cuatro órdenes de magnitud ($10^{-4}$), tendiendo prácticamente a cero: $$M_{\text{eq}, ij} \approx 0 \quad (i \neq j)$$

2. Predominio de la Inercia del Rotor

En la diagonal, la inercia propia del rotor $J_{mi}$ es del mismo orden o superior al término reflejado $\frac{M_{ii}}{r_i^2}$: $$M_{\text{eq}, ii} \approx J_{mi} = \text{cte}$$ Asimismo, las fuerzas no lineales de Coriolis y centrífugas decaen con factor $\frac{1}{r_i^2 r_j} \sim 10^{-6}$, y la gravedad se reduce como $\frac{G_i}{r_i}$.

CONCLUSIÓN FORMAL DE LA DEMOSTRACIÓN: $$\lim_{r_k \to \infty} M_{\text{eq}}(q) = J_m = \text{diag}(J_{m1}, J_{m2}, \dots, J_{mn})$$ $$\tau_{mi} \approx J_{mi} \ddot{q}_{mi} + B_{mi} \dot{q}_{mi} + d_i(t)$$ donde todos los acoplos dinámicos no lineales (inerciales cruzados, Coriolis, centrífugos y gravitatorios) quedan reducidos a una perturbación externa de baja magnitud $d_i(t)$.
Por tanto, el sistema multivariable fuertemente acoplado se transforma en $n$ sistemas lineales e independientes de segundo orden (SISO), permitiendo gobernar cada eje de manera descentralizada con controladores monovariables estándar (PID o PD) capaces de rechazar fácilmente dicha perturbación residual mediante su acción integral o término de compensación.