INNOVA Research Journal, ISSN 2477-9024  
Octubre, 2018). Vol. 3, No.10.1 pp. 184-194  
(
DOI: https://doi.org/10.33890/innova.v3.n10.1.2018.754  
URL: http://revistas.uide.edu.ec/index.php/innova/index  
Correo: innova@uide.edu.ec  
Utilización del middleware orocos para la implementación de controladores  
en tiempo real  
Use of the orocos middleware to implement real-time controllers  
Fabricio Manuel Tipantocta Pillajo.  
SUCRE Instituto Superior Tecnológico, Ecuador  
Ana Verónica Rodas Benalcázar  
Oscar Iván Zambrano Orejuela  
Escuela Politécnica Nacional, Ecuador  
Autor para correspondencia: ftipantocta@tecnologicosucre.edu.ec  
Fecha de recepción: 02 de agosto de 2018 - Fecha de aceptación: 15 octubre de 2018  
Resumen: El presente artículo muestra la implementación de controladores en tiempo real  
mediante el middleware OROCOS. Como aplicación, en este trabajo se desarrolla el algoritmo de  
un controlador PID para el control automático de velocidad en lazo cerrado de un motor DC. Se  
evalúa el diseño de la planta experimentando con los tres controladores: el proporcional,  
proporcional-integral y el proporcional-integral-derivativo diseñados por software y se toma  
muestras de la variable controlada cada 10 milisegundos. Se determina la efectividad del  
controlador en tiempo real al momento que la variable controlada sigue inmediatamente al valor  
de la consigna en varias pruebas administradas, observando como resultado su media y su  
desviación estándar con respecto a los tres controladores por separado y en conjunto. El algoritmo  
en tiempo real que mejor se adaptó al control de velocidad fue un PID, el cual evidenció resultados  
óptimos de regulación con cada cambio experimental de la variable de consigna.  
Palabras Claves: sistema de control; middleware; motor dc; pid  
Abstract: The article shows how to use the OROCOS middleware as an instrument to perform  
controllers in real time and applying it to the model of a plant composed of a motor-generator set.  
The design of the plant is evaluated by experimenting with three types of controllers such as the  
proportional, proportional-integral and the proportional-integral-derivative designed by software  
and samples are taken every 10 milliseconds of the controlled variable, which in this case is the  
speed and so see their behavior. The effectiveness of the controller is looked at in real time at the  
moment that the controlled variable immediately follows the value of the set-point in several  
administered tests, observing as a result its mean and its standard deviation with respect to the  
three controllers, to know which one is better. The real-time algorithm that best adapted to the  
speed control was a PID, reacting adequately with each experimental change of the set-point  
variable.  
Key Words: control systema; middleware; motor dc; orocos; pid  
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Introducción  
La necesidad de sistemas de control con altas características impone una complejidad  
creciente en hardware, software y algoritmos. El conocimiento de software libre permite diseñar  
algoritmos de control confiables a la hora de integrar hardware y software. Por lo general,  
muchos controladores de robots comerciales así como otro tipo de sistemas, se basan en  
arquitecturas propietarias, lo que impide su integración en sistemas más complejos o incluso en  
la reutilización de software. (Ioris, Lages, & Santini, 2012)(Soetens & Bruyninckx, 2010)  
El orocos (Open Robot Control Software) es un framework para la construcción de  
aplicaciones basadas en componentes y en tiempo real y para aplicaciones en sistemas de  
control, automatización y robótica. Desde el principio, proporcionó un lenguaje de scripting y  
una implementación de máquina de estado que permite implementar el comportamiento de un  
componente sin la necesidad de recompilarlo. Más importante aún, este lenguaje es seguros en  
tiempo real, lo que significa que la ejecución se lleva a cabo de manera temporalmente  
determinista. (Soetens & Bruyninckx, 2010) (Hernández Millán, Ríos Gonzales, & Bueno López,  
2
016)  
La aplicación de técnicas avanzadas de control permite la manipulación de sistemas  
mecánicos complejos. Por ello existen diferentes métodos de control entre las que se pueden  
mencionar el PID, sistemas inteligentes, redes neuronales, algoritmos genéticos o lógica difusa, y  
herramientas computacionales que sirven para el desarrollo del cálculo matemático y simulación  
de las diferentes plantas a controlar. (Vallés, Cazalilla, Valera, Mata, & Page, 2013) (Ogata,  
2
010)  
El objetivo de este proyecto es utilizar el middleware Orocos como instrumento para  
realizar controladores en tiempo real y aplicarlo en el modelo de una planta compuesto por un  
conjunto motor-generador.  
Metodología  
El diseño del proyecto integra el software necesario para aplicaciones de tiempo real, el  
modelo de la planta de un conjunto motor-generador, el algoritmo de control en el middleware  
Orocos, y la aplicación de hardware y software explicados en los siguientes apartados.  
Sistema Operativo de Robot (ROS)  
El Sistema Operativo de Robot (ROS) es un framework para la escritura de software de  
robots y funciona en Linux. Es una colección de herramientas, bibliotecas y convenciones que  
tienen como objetivo simplificar la tarea de crear comportamientos para robots complejos y  
robustos a través de una amplia variedad de plataformas robóticas. (Martinez & Fernández,  
2
013) En este proyecto se usa el sistema operativo de robots ROS para la instalación y el  
funcionamiento de la herramienta “Real Time Toolkit (RTT)” del software OROCOS, la cual  
permite crear componentes de software en tiempo real, sripts interactivos y genera los códigos  
del controlador en tiempo real (Acosta, Gallardo, & Pérez, 2016) (Sanz, n.d.).  
Orocos Real Time Toolkit  
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Middleware Orocos (Open Robot Control Software), es un framework de software en  
código abierto y desarrollado en C++, para la implementación de algoritmos basados en  
componentes para aplicaciones en sistemas de automatización y robótica. (Martinez &  
Fernández, 2013) Orocos está estructurado en tres partes: 1) Librería de Cinemática y Dinámica  
(
(
KDL); 2) Librería de Filtrado Bayesiano (BFL); 3) Orocos Toolchain RTT(Buys et al., n.d.)  
Santini & Lages, 2010).  
Orocos Toolchain es la principal herramienta para crear aplicaciones de robótica en  
tiempo real utilizando componentes de software configurables, el cual proporciona extensiones a  
otros frameworks robóticos, generadores de código para transferir datos definidos por el usuario  
entre componentes distribuidos, componentes programables y configurables en tiempo de  
ejecución y en tiempo real. (Vallés et al., 2013) (Comité Español de Automática CEA, 2011)  
El controlador para la planta se realizó instalando previamente la herramienta Orocos  
RTT sobre el sistema operativo de robots ROS, en un ambiente de Ubuntu Linux.  
Modelo de la planta  
Para diseñar el controlador en tiempo real es primordial empezar con el modelo  
matemático de la planta a controlar. La planta escogida es un motor de corriente continua. El  
motor tiene parámetros tanto eléctricos como mecánicos y están descritas por las siguientes  
ecuaciones eléctricas y mecánicas respectivamente:  
푑ꢀ  
퐿
+ 푅푖 = 푉 − 푒푚푓  
(1)  
(2)  
푑푡  
2
2
푑 휃  
푑ꢁ2  
푑휃  
푑 휃  
.
퐽푀  
+ 퐵 푑ꢁ + 퐾ꢂ = 푇 − 퐽ꢃ  
ꢃ
푑ꢁ2  
El motor seleccionado tiene los siguientes parámetros: R = 6.4Ω, L=3 mH, J =  
ꢄ6 ꢅ  
1
.54푥10 푘푔푥푚 , Kt = 0.0207 (Nxm)/A, Ke = 0.0206 (volt)/ (rad/s). En función de las  
características eléctricas y mecánicas del motor, se define la función de transferencia resultante  
del modelo de la planta como:  
ꢆ3.9ꢇ6  
퐺(푠) =  
(3)  
ꢈ(ꢈꢉꢊ.ꢊ6)  
A este modelo de planta se le diseña el controlador para el control de la velocidad.  
Diseño del controlador  
Los sistemas de control en lazo cerrado se denominan también sistemas de control  
realimentados, como lo muestra la figura 3. En un sistema de control en lazo cerrado, se alimenta  
al controlador la señal de error de actuación, que es la diferencia entre la señal de entrada y la  
señal de realimentación, con el fin de reducir el error y llevar la salida del sistema a un valor  
deseado. El término control en lazo cerrado siempre implica el uso de una acción de control  
realimentado para reducir el error del sistema.  
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Según (Ogata, 2010) una unidad de control puede reaccionar de diversas maneras ante  
una señal de error y proporcionar determinadas señales de salida para que actúen los elementos  
correctores para lo cual se puede diseñar diferentes modos de control como:  
El modo proporcional  
El modo derivativo  
El modo integral.  
Se puede combinar las acciones proporcionales y derivativas, proporcionales integrales y  
proporcionales, integrales y derivativas. A este último se le conoce como controlador de tres  
términos o PID. (Siegwart & Nourbakhsh, 2004) (Quigley, Gerkey, & Smart, 2015)  
Controlador PID  
Al combinar los tres modos de control (proporcional, derivativo e integral) se obtiene un  
controlador que no tiene desviación en el error y disminuye la tendencia a que se produzcan  
oscilaciones. La ecuación que describe su comportamiento es:  
ꢊ
PID(s) = 퐾푝 [1 + + 푇ꢌ푠]  
(4)  
ꢋꢀꢈ  
Discretizando la acción proporcional:  
푃(ꢍ ) = 푘 ꢐ푟(ꢍ ) − 푦(ꢍ )ꢑ  
(5)  
(6)  
ꢎ
ꢏ
ꢎ
ꢎ
Acción integradora:  
퐼(ꢍꢎꢉꢊ) = 퐼(ꢍ ) +  
ꢎ ℎ  
ꢒ
푒(ꢍꢎ)  
ꢎ
ꢋꢓ  
Acción derivativa:  
ꢋꢔ  
ꢋ ꢉ푁ℎ  
ꢎꢒꢋꢔ푁  
ꢐ푦(ꢍ ) − 푦(ꢍꢎꢄꢊ)ꢑ  
퐷(ꢍ ) =  
퐷(ꢍꢎꢄꢊ) −  
(7)  
(8)  
ꢎ
ꢎ
ꢋ ꢉ푁ℎ  
ꢔ
ꢔ
El controlador discreto PID será la suma de los controladores anteriores:  
푢(ꢍ ) = 푃(ꢍ ) + 퐼(ꢍ ) + 퐷(ꢍ )  
ꢎ
ꢎ
ꢎ
ꢎ
El resultado de discretizar un sistema continuo, es para procesar la información adquirida  
por medio de una tarjeta de adquisición DAQ, y por medio de orocos se puede desarrollar el o  
los controladores necesarios de aplicación en tiempo real. El PID, como el algoritmo ya  
discretizado es:  
Error=Setpoint-Realimentación;  
P=Error*Kp;  
I = I_0 + (Kp/Ti)*error_0*T;  
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D=(Kp*Td)*(error-error_0)/T;  
PID=P+I+D;  
Para el diseño del controlador se consideró un controlador PID discreto que se desarrolló  
con el método de aproximación rectangular, transformando las ecuaciones de la planta de tiempo  
continuo a tiempo discreto en el dominio Z. En la siguiente ecuación se expresa el algoritmo del  
PID con su fórmula general:  
푑ꢕ  
푢(ꢍ) = 퐾 푒(ꢍ) + 퐾 ∫ ꢌꢍ + 퐾  
푑
푑푡  
(9)  
ꢏ
ꢀ
Utilizando el método de aproximaciones la fórmula general del controlador PID queda de  
la siguiente manera:  
푢(푛) = 푢(푛 − ꢖ) + 퐾1푒(푛) + 퐾ꢖ푒(푛 − 1) + 퐾ꢗ푒(푛 − ꢖ)  
Donde las constantes están definidas como:  
(10)  
K1 = Kp + Kd/T + Ki/T  
K2 =KiT – 2Kd/T  
K3 =Kd/T – Kp  
u(n) = señal de control en el intervalo de tiempo n  
u(n-2) = n-2 muestras  
e(n) = señal de error en el tiempo n  
e(n-1) = señal de error en el tiempo n-1  
T = Intervalo de muestreo  
Utilizando el software Matlab, se discretiza la planta y con los parámetros de ganancia,  
derivación, e integración sumadas se coloca una perturbación randómica para así observar el  
modelo resultante controlado, el cual se muestra en la figura 1.  
Figura 1. Controlador PID discreto.  
Fuente: (Elaboración propia)  
Se simula el control utilizando Simulink de Matlab, se analiza la respuesta a una señal  
escalón y se extrae las constantes necesarias con el auto sintonización del controlador PID,  
observando así el tiempo mejor de respuesta como muestra la figura 2.  
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Figura 2. Respuesta de un controlador PID a una señal escalón.  
Fuente: (Elaboración propia)  
Una vez comprobado el algoritmo diseñado se procede a la implementación. Orocos  
efectúa un sistema en tiempo real determinista. No basta que las acciones del sistema sean  
correctas, sino que, además tienen que ejecutarse dentro de un intervalo de tiempo determinado.  
Debe tener fiabilidad y seguridad ya que un fallo en el sistema de control puede comportarse de  
forma peligrosa y sobre todo concurrencia en la ejecución de comandos, pues un sistema en  
tiempo real generalmente tiene interacción con dispositivos físicos (Villarroel, 2013).  
Cuando cumple estos parámetros se puede llamar sistemas en tiempo real; Orocos está  
diseñado para cumplir con cada uno de las características mencionadas en el párrafo anterior, y el  
controlador diseñado para el proyecto se encuentra desarrollado con este framework. Se puede  
mencionar que Orocos asegura el trabajo en tiempo real.  
El hardware del proyecto está compuesto por: 1) Tarjeta de adquisición PCI-1711; 2)  
Circuito conversor ac-dc; 3) Conjunto motor-generador, indicados en la figura 3.  
Figura 3. Sistema en lazo cerrado de control de proceso.  
Fuente: (Elaboración propia)  
Diseño del conversor ac-dc como regulador de voltaje  
Como parte del proyecto se diseñó un conversor electrónico de potencia AC-DC, para la  
regulación de la velocidad del motor DC. (Rashid, 2002) Este conversor se conecta a una tarjeta  
de adquisición de datos de la marca ADVANTECH PCI-1711U, la cual sirve de enlace entre  
hardware y software.  
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El método escogido para manejar la velocidad del motor es control de fase con variación  
del ángulo alpha (α) entre 0 y 180°. El voltaje regulado aplicado al motor depende del ángulo de  
disparo y se relaciona con él mediante la siguiente ecuación:  
퐴
푉ꢘ퐶 = (cos(훼) + 1)  
(11)  
ꢋ
Resultados  
Para las pruebas se utilizó la señal del Potenciómetro que representa la variable de  
consigna o set point que ingresa a un canal de la tarjeta de adquisición. Para adquirir la variable  
controlada se optó por el valor de voltaje que entrega el generador acoplado directamente al  
motor principal, este elemento entrega un valor de 0 a 1 voltio conectado a otro canal de la  
tarjeta de adquisición y escalada con la velocidad de 0 a 1000RPM.  
Arranque del deployer  
El deployer es el entorno de ejecución de los programas en tiempo real, se escribe en un  
terminal la instrucción rosrun rtt_ros deployer para iniciarlo, este es el entorno en el cual  
funciona el programa. Para las pruebas de los controladores en tiempo real como son el Control  
Proporcional (P), Proporcional-Integral (PI) y Proporcional-Integral-Derivativo (PID), se ha  
modificado las constantes Kp, Ti y Td. A continuación se presenta las pruebas realizadas con  
cada control seleccionado y el resultado obtenido.  
Proporcional (P)  
Cabe mencionar que, gracias al algoritmo se puede tomar muestras de datos de velocidad  
con periodos de 10ms. Para los experimentos se establece un valor determinado de consigna (sp).  
Por ejemplo 800 r.p.m, y al momento de energizar el sistema, la variable controlada (pv) debe  
seguir a la consigna, pero en el controlador proporcional intenta alcanzarlo sin lograrlo, porque el  
error estacionario en este tipo de controlador no le permite llegar al valor deseado. Se presenta en  
la figura 4 el resultado de la toma de muestras.  
Control Proporcional Kp=1  
1000  
500  
0
0
500  
1000  
1500  
06  
2000  
2500  
3000  
8
0
Figura 4. Pruebas con Control Proporcional con Kp=1.  
Fuente: (Elaboración propia)  
Proporcional - integral (PI)  
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El efecto de combinar las acciones proporcional e integral, es un cambio en la salida del  
controlador sin desviación en el error, pero mejora el resultado al momento de seguir la variable  
controlada a la consigna, se puede evidenciar con la figura 5.  
Control Proporcional-Integral PI con Kp=1 y Ti=0.5  
1000  
500  
0
0
1000  
2000  
3000  
4000  
sp  
pv  
Figura 5. Pruebas con Control Proporcional-Integral con Kp=1 y Ti=0.5.  
Fuente: (Elaboración propia)  
Proporcional-integral-derivativo (pid)  
Al combinar los tres modos de control (proporcional, derivativo e integral) se obtiene un  
controlador que no tiene desviación en el error y disminuye la tendencia a que se produzcan  
oscilaciones, se puede mostrar el resultado en la figura 6.  
Control Proporcional-Integral PI con Kp=1 , Ti=0.5 y  
Td=0.9  
1000  
500  
0
0
1000  
2000  
3000  
4000  
sp  
pv  
Figura 6. Pruebas con Control Prop-Int-Der con Kp=1,Ti=0.5 y Td=0.9.  
Fuente: (Elaboración propia)  
Se puede decir que las gráficas son similares con el anterior control, pero analizando los  
datos obtenidos entre los tres controladores se puede apreciar dos parámetros fundamentales, el  
valor medio y la desviación estándar de 2500 datos adquiridos y mostrados en la Tabla 1.  
Tabla 1. Valor medio, desviación estándar y error de los tres controladores  
Variable  
Obs  
Mean  
Std. Dev.  
Std. Err.  
P
2500  
2500  
2500  
338.873  
758.078  
786.649  
61.811  
2.223  
PI  
155.72  
3.082  
PID  
134.18  
1.655  
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Si se toma en cuenta el valor medio de los tres, el controlador PID con un valor de 786.6  
r.p.m se aproxima al valor de consigna de 800 r.p.m. Este resultado muestra que el controlador  
PID maneja de mejor manera la planta ya que el error es 1.65 y mantiene la variable de entrada  
(velocidad) controlada.  
Conclusiones  
El proyecto desarrollado, es el primero de su clase en el Ecuador, la importancia se basa  
en la aplicación para sistemas de automatización y robótica en tiempo real, aventajando a  
sistemas comerciales, por el hecho de ser realizado en software libre y accesible a código  
reutilizable, utilizando como plataforma el sistema de software ROS y aplicando el framework  
Orocos para su implementación.  
El controlador PID diseñado con algoritmos en el framework Orocos, convierte al  
proyecto en un sistema a tiempo real, conectando sin dificultad al hardware con software, y  
gracias al muestreo de datos, alrededor de los 10 milisegundos, se obtiene una gran cantidad de  
información que permitieron observar la eficiencia del controlador utilizado.  
El sistema de control de velocidad implementado, responde a los controladores  
proporcionales, proporcional-integral, proporcional-integral-derivativo; sin embargo, la mejor  
respuesta se obtiene con el sistema de control PID.  
Los sistemas en control en tiempo real no son muy conocidos en nuestro ámbito, ya que  
llamamos tiempo real a cualquier dato enviado por comunicación, y en realidad es un sistema  
determinista que observa las variables antes, dentro y después del proceso, siendo así un sistema  
eficiente que puede ayudar al momento de trabajar y asegurar sistemas de automatización,  
control y robótica.  
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