Control avanzado de la dinámica de los movimientos básicos de un exoesqueleto de mano

Abstract

Los sistemas de control para exoesqueletos de mano destinados a la rehabilitación post-accidente cerebrovascular enfrentan desafíos asociados a la variabilidad del paciente, las perturbaciones mecánicas y las incertidumbres del modelo, lo que puede reducir la efectividad de los enfoques de control convencionales. Estas dificultades se deben a la naturaleza no lineal, acoplada y altamente cambiante del sistema, donde las condiciones de operación pueden variar de forma significativa entre usuarios y sesiones de uso. Para abordar estas limitaciones, en este trabajo se implementan y comparan dos estrategias de control avanzado: el Control por Rechazo Activo de Perturbaciones (ADRC) y el Control Robusto basado en la Teoría de la Realimentación Cuantitativa (QFT). Se obtiene un modelo dinámico del sistema mediante modelado físico e identificación experimental de un exoesqueleto de mano desarrollado para pruebas de laboratorio, considerando tanto su dinámica mecánica como las perturbaciones externas presentes durante la operación. A partir de este modelo, ambos controladores son diseñados y evaluados mediante métricas de desempeño como el error de seguimiento y el esfuerzo de control. Los resultados muestran un compromiso entre precisión y esfuerzo de control. El controlador QFT requiere mayor acción de control y presenta variaciones de desempeño según las condiciones de operación, mientras que el controlador ADRC muestra un comportamiento más consistente, con menores errores de seguimiento y mayor robustez frente a perturbaciones, ruido y cambios de carga. Estos resultados contribuyen al desarrollo de estrategias de control más robustas, eficientes y adaptativas para sistemas de rehabilitación robótica.