Universidad Politécnica de Cartagena TESIS DOCTORAL “UNA ...

Capitulo 5. Modelo Neuronal para el aprendizaje progresivo de tareas de Agarre
Figura 5.4. Modelo neuronal para el aprendizaje no supervisado de posturas de agarre (Fagg, 1992).
3. Arquitectura Neuronal Multi – Red para el aprendizaje progresivo de
tareas de agarre.
El control del movimiento de agarre en los humanos no se lleva acabo por medio
de una única región cerebral o una red neuronal aislada, sino que más bien, ésta tarea
se asocia a una red de redes neuronales que incluyen a varias regiones corticales, los
circuitos espinales, el cerebelo y los ganglios basales. Las interconexiones entre estas
regiones son altamente especializadas y el flujo de información entre ellas depende
fuertemente del tipo de información sensorial disponible, de manera que operaciones
sensomotrices distintas y complementarias se llevan acabo en distintas partes de esta
red de redes.
Nuestro objetivo en este capítulo es definir, implementar y demostrar el
funcionamiento de una arquitectura novedosa para el aprendizaje adaptativo de tareas
de agarre por parte de manipuladores robóticos antropomorfos. Nuestra aproximación
consiste en mapear las características estructurales simplificadas del sistema de control
biológico, en tanto en cuanto éstas sean conocidas y relevantes, sobre la arquitectura de
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