Implementación de un robot móvil diferencial para el seguimiento de trayectorias mediante un controlador predictivo basado en modelos

Abstract

El presente proyecto de titulación se enmarca dentro de los avances tecnológicos impulsados por la Industria 4.0, donde la automatización, la robótica inteligente y el análisis de datos en tiempo real son elementos clave para optimizar los procesos industriales, logísticos y urbanos. Dentro de este contexto, el desarrollo de robots móviles autónomos representa una línea estratégica de innovación, especialmente en aplicaciones como el transporte automatizado, inspección de áreas industriales, logística interna, monitoreo de entornos complejos y la formación en robótica educativa. El objetivo principal de este trabajo fue el diseño, desarrollo e implementación de un controlador predictivo basado en modelos (Model Predictive Control - MPC) aplicado a un robot móvil diferencial ensamblado con el kit Lego Mindstorms EV3. A diferencia de los controladores clásicos, el MPC permite anticipar el comportamiento futuro del sistema, optimizando las acciones de control para seguir trayectorias definidas incluso en presencia de obstáculos o variaciones en el entorno. El desarrollo se llevó a cabo utilizando el entorno de programación MATLAB y su herramienta Simulink, donde se modeló la dinámica del robot, se configuró el algoritmo MPC, y se realizaron simulaciones previas en entornos virtuales 3D con Simscape Multibody. Posteriormente, se implementó el código directamente sobre el hardware EV3, permitiendo validar el rendimiento en escenarios controlados y reales. Se diseñaron rutinas de evasión de obstáculos utilizando sensores ultrasónicos integrados, asegurando la navegación autónoma sin colisiones. Los resultados experimentales confirmaron la eficacia del controlador MPC, logrando un seguimiento preciso de trayectorias con mejores niveles de estabilidad y adaptabilidad frente a métodos tradicionales como el control PID. El robot fue capaz de adaptarse dinámicamente ante la presencia de obstáculos, ajustando su trayectoria de forma eficiente. Este trabajo no solo valida el uso de técnicas avanzadas de control predictivo en sistemas robóticos móviles, sino que también abre posibilidades de aplicación en entornos de manufactura flexible, transporte autónomo y ciudades inteligentes, alineándose con los desafíos y oportunidades que presenta la Industria 4.0.