Universidad Politécnica de Cartagena TESIS DOCTORAL “UNA ...

Capitulo 5. Modelo Neuronal para el aprendizaje progresivo de tareas de Agarre
pseudoinversa del jacobiano aprendida por la red. En el apéndice de este Capítulo se
describen en detalle las ecuaciones que establecen la evolución de los parámetros
adaptativos de la red durante el aprendizaje.
Incrementos en
la posición de
la mano en
coordenadas
3D.
Sistema del
Hombro
Cinemática
Directa
Red
Neuronal
HYPBF
228
restricciones
en las
articulaciones
+
-
Incrementos
aleatorios en
articulaciones
Hombro 1
Hombro 2
Hombro 3
Codo 1
Figura 5.8. Esquema de aprendizaje del módulo neuronal HYPBF encargado de la cinemática inversa del
brazo manipulador antropomorfo.
3.3 Módulo de Agarre
En este apartado se describe la implementación de un módulo (GRASP, Figura
5.9), que permite el aprendizaje de posturas para una mano robótica antropomorfa de 3
dedos (cada uno de ellos con 4 GDL, ver apéndice) que permiten el agarre correcto de
varios objetos de los cuales se conocen sus propiedades intrínsecas tales como forma y
tamaño. El módulo GRASP está constituido por cuatro redes neuronales HYPBF. Estas
redes, como ya se ha comentado, parcelan el espacio sensorial de entrada a través de
una serie de campos receptivos Gaussianos y posteriormente generan aproximaciones
locales al mapa de salida en cada uno de estos campos de entrada, lo que permite una
aproximación lineal y por trozos a dicho mapa. La información de entrada al módulo
GRASP son la forma del objeto y sus dimensiones e información adicional relacionada
con la naturaleza de la tarea a llevar a cabo (especificación del número de dedos
involucrados en el agarre).