Implementación entorno de control basado en Python para su aplicación en brazos robóticos, utilizando el QArm como caso de estudio

Visintini, Martín2026-03-192026-03-192026-02-13Bonetti, J. (2026). Implementación entorno de control basado en Python para su aplicación en brazos robóticos, utilizando el QArm como caso de estudio [Trabajo final de grado]. Unversidad Nacional de Rafaela. Recuperado de RID UNRaf https://hdl.handle.net/20.500.14399/518RID2026335https://hdl.handle.net/20.500.14399/518Fil: Bonetti, Jonatan. Universidad Nacional de Rafaela. Licenciatura en Automatización y Robótica; ArgentinaEl presente trabajo tiene como objetivo implementar el lenguaje Python como plataforma de control para brazos robóticos, explorando su potencial para desarrollar soluciones flexibles, actuales y escalables tanto a nivel educativo como industrial. Para validar esta implementación se utilizó como caso de estudio el brazo robótico QArm de Quanser, disponible en la Universidad Nacional de Rafaela (UNRaf), cuyo uso hasta el momento se encontraba limitado al entorno MATLAB. Esta restricción dificultaba la incorporación de nuevas tecnologías y reducía el alcance de los proyectos posibles. La migración hacia Python permitió establecer una estructura de control más accesible y adaptable, aprovechando la amplia disponibilidad de librerías abiertas orientadas a robótica, visión artificial y procesamiento de datos. Sobre esta base se desarrollaron tres aplicaciones principales: una interfaz gráfica capaz de trazar, almacenar y ejecutar rutas; un módulo introductorio de cinemática inversa; y un sistema de seguimiento visual mediante cámara, integrando Python con OpenCV y Mediapipe para controlar el movimiento del brazo en tiempo real. A lo largo del desarrollo se incorporaron además herramientas de inteligencia artificial como apoyo metodológico, contribuyendo a reducir tiempos de depuración y optimizar procesos de diseño sin reemplazar el análisis técnico necesario. Los resultados obtenidos demuestran que Python amplía las capacidades del QArm al tiempo que sienta las bases para futuros proyectos con mayores niveles de automatización, integración sensorial y escalabilidad hacia entornos robóticos más complejos.info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/automatizaciónrobóticacontrol automáticoImplementación entorno de control basado en Python para su aplicación en brazos robóticos, utilizando el QArm como caso de estudioinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis