Universidad Politécnica de Cartagena TESIS DOCTORAL “UNA ...

Capitulo 4. Modelo Neuronal para la Coordinación del Gesto Manual durante el Agarre
aproximación al problema. Esta nueva aproximación está basada en la utilización de
redes neuronales para aprender el mapeado entre la forma de un objeto y una
configuración concreta de la mano o cierto tipo de agarre, (Kuperstein 1991; Uno y col,
1995; Taha y col, 1997). Los estudios previos enfatizan la correspondencia entre un
objeto y una forma de la mano. Se puede argumentar que una misma postura de agarre
puede emplearse para el agarre de dos objetos bien distintos y que el factor más
importante a tener en cuenta cuando se aborda el agarre de un objeto consiste en
identificar sus elementos ‘agarrables’ en lugar de considerar su forma general.
Siguiendo esta línea de argumentación, estos elementos ‘agarrables’ de un objeto han
sido denominados características agarrables por Moussa y Kamel (1998) o ‘affordances 1 ’
de agarre por Fagg y Arbib (1998). Si un modelo neuronal puede adquirir una
representación de las affordances, entonces este modelo neuronal puede manejar un
mayor número de posibles situaciones y por lo tanto ofrece mayor flexibilidad a la hora
de planificar el agarre de un objeto. Además, con un sistema de éstas características se
facilita la integración acerca de los requerimientos de la tarea a través de la selección
adecuada de elementos agarrables ( si queremos beber de un vaso, en vez de agarrarlo
desde arriba, en cuyo caso, la affordance seleccionada sería la circunferencia de su
abertura principal, lo que hacemos es agarrarlo por el costado, que en sí constituye una
affordance distinta). Moussa y Kamel (1998), siguiendo esta aproximación han
propuesto una arquitectura computacional capaz de aprender una serie de reglas de
agarre denominadas ‘funciones de agarre genéricas’. Un conocimiento sobre el agarre
como éste puede ser posteriormente empleado como primera aproximación en la
planificación de un movimiento de agarre, aproximación que más tarde debe refinarse
empleando una estrategia local de síntesis de agarre tras el contacto con el objeto.
En este capítulo nos centramos principalmente en el desarrollo de un modelo
neuronal cuya dinámica establezca la evolución de unas representaciones neuronales
biológicamente plausibles para los programas motores de agarre durante la ejecución
de acciones orientadas a objetos, dejando los aspectos relacionados con el aprendizaje
de esos programas motores para capítulos posteriores. El objetivo principal de este
capítulo puede subdividirse en una serie de subtareas que se han acometido con el
objeto de conseguir nuestro propósito:
1 A falta de un término que traduzca correctamente el concepto ‘affordance’, nosotros lo emplearemos con el
siguiente significado: ‘Affordances’ son las propiedades fundamentales percibidas de un objeto, que determinan las
distintas maneras en las que ese objeto puede ser utilizado. Por ejemplo, una taza de té posee una serie de
propiedades (affordances) que hacen que dicho objeto pueda ser objeto de distintas acciones de agarre orientadas
hacia él. Los programas motores que se deben instanciar a la hora de agarrar esa taza por su parte cilíndrica con la
intención de ser simplemente transladada de un punto a otro del espacio no serán los mismos a los que se intancien
si esa taza se agarra por el asa con la intención de sorber el líquido interior.
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