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Control predictivo por modelo para robótica y automatización

Robots más rápidos y seguros con controladores predictivos conscientes de restricciones.

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Desafíos

  • Límites de articulaciones y restricciones de colisión violadas en trayectorias de alta velocidad
  • Control de fuerza para tareas de ensamblaje conformes
  • Brecha sim-to-real para controladores desplegados
  • Presupuesto de cómputo en tiempo real en hardware embebido

Cómo ayudamos

NMPC para planificación de movimiento

Manejar evitación de obstáculos, restricciones de articulaciones y límites de fuerza del efector final en una sola optimización.

MPC embebido en tiempo real

Desplegar solvers en DSP/FPGA a tasas de kHz usando MPC explícito o NMPC generado por código.

Control aumentado por aprendizaje

Combinar MPC basado en modelos con modelos residuales de Proceso Gaussiano o redes neuronales para transferencia sim-to-real.

Patrones de diseño relevantes

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Hablemos sobre cómo el control predictivo basado en modelos puede abordar sus desafíos específicos. Una llamada de 30 minutos es suficiente para evaluar la viabilidad.

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