III Simposio de Postgrado 2025: Ingeniería, ciencia e innovación

137 08 Pinza blanda modular y reconfigurable para la prensión de objetos en múltiples configuraciones Carolina Silva Plata ¹* Abraham Villavicencio Harold Valenzuela ¹ Rubén Fernández ¹ Stefan Escaida ² Juan Cristóbal Zagal ³ *E-mail: carolsilva@uchile.cl ¹ Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de Chile ² Instituto de Ciencias de la Ingeniería, Universidad de O’Higgins ³ Maquintel Robotics Resumen __Referencias [1] M. Cutkosky, On grasp choice, grasp models, and the design of hands for manufacturing tasks, IEEE Transactions on Robotics and Automation 5 (1989) Diseñar una pinza robótica capaz de captar objetos con una amplia gama de texturas, tamaños, formas y pesos representa un desafío constante en la robótica de manipulación. Como alter- nativa a la creación de una pinza uni- versalmente diestra, esta investigación propone una pinza robótica blanda, modular y de bajo coste, basada en un sistema reconfigurable compuesto por una Interfaz de Acoplamiento (DI, por sus siglas en inglés). Esta interfaz incorpora mecanismos de conexión mediante pestañas y fuerza magné- tica que permiten ensamblar dedos y palmas de manera segura, facilitando también su alimentación neumática. Se desarrollaron tres tipos de dedos blandos (pequeño, mediano y largo) y tres diseños de palma (Delta, Prismá- tica de ocho caras y Prismática de seis caras), todos ellos con puntos de aco- plamiento que permiten múltiples con- figuraciones del sistema. Se evaluaron 13 configuraciones distintas para ma- nipular objetos cotidianos clasifica- dos según su tamaño y peso (desde 3g hasta 400g) en tres categorías. Los resultados muestran que cada objeto puede ser aprendido eficazmente por al menos una de las configuraciones, alcanzando un rendimiento superior al 80%. Se validó experimentalmen- te la importancia de las aprensiones superiores para objetos pequeños y medianos y de los aprensiones late- rales para objetos grandes y pesados. Estos hallazgos refuerzan la validez de la taxonomía de Cutkosky [1] y pro- mueven nuevas estrategias de diseño para sistemas robóticos adaptativos y reconfigurables.