Análisis de parámetros de aprendizaje de un modelo de hiperplanos RBF para coordinación senso-motora

• Juan Luis Pedreño Molina ; Antonio Guerrero González ; Antonio Candel Ruiz ^[1] ; Juan López Coronado
  1. [1] Universidad Politécnica de Cartagena

     Universidad Politécnica de Cartagena

     Cartagena, España

     
• Localización: Actas de la XXIII Jornadas de Automática: Universidad de La Laguna, 9, 10 y 11 de septiembre de 2002 - Tenerife / Lorenzo Moreno Ruiz (ed. lit.), 2002, ISBN 84-699-8916-2
• Idioma: español
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen

  • El objetivo del presente artículo se centra en la realización de un análisis de error y convergencia de un modelo de identificación no lineal basado en las redes HRBF (Hyperplane Radial Bases Functions), y su posterior implementación en una plataforma robótica para coordinación senso-motora en procesos de agarre guiados por el tacto. Uno de las principales características de este algoritmo es el número de parámetros que pueden ser aprendidos adaptativamente. El estudio realizado y los resultados obtenidos han permitido la optimización del este algoritmo neuronal en una plataforma real formada por un sistema brazo-pinza y un dispositivo de adquisición táctil.