Se presenta un método de muestreo adaptativo heurístico aplicado al problema de control de un manipulador. El método se basa en una planificación jerarquizada de la acción de control junto con la secuencia de períodos de muestreo así como la actualización del mismo con relación a la secuencia de errores medibles en instantes de muestreo. La acción de control se implementa de acuerdo con los métodos de estimación de búsqueda del estado objetivo del sistema controlado, métodos de control local para un sistema multiparamétrico con interacción entre sus elementos y métodos locales de aprendizaje partiendo de movimientos anteriores. La teoría se aplica al caso de un manipulador de un grado de libertad, porque esta es la estructura básica para obtener modelos con varios grados de libertad.
An heuristical adaptative sampling approach to the problem of planning, control and learning in manipulator systems is presented. It is based on the use of a hierarchical planning of the control action with the sampling period sequence so as to update this one to the measurable error sequence at sampling points. The control action is performed accordingly to estimation methods (instead to exhaustive calculations) for searching the goal state of the controlled system; local control methods for a multiparametric system with interaction among its elements and local methods for learning for previous movements. The main effort of the paper is devoted to the example of one-link manipulator because it is in the basic structure to obtain models for the multilink case.
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