Universidad Politécnica de Cartagena TESIS DOCTORAL “UNA ...

Capitulo 5. Modelo Neuronal para el aprendizaje progresivo de tareas de Agarre
• Implementación del movimiento de los dedos hacia los puntos de contacto
seleccionados. Si el movimiento resulta exitoso (si la configuración de la
mano es confortable y durante el movimiento no existen colisiones no
deseadas con el objeto), la configuración final de los dedos se almacena en
un vector denominado θ0.
Puntos de
contacto 3D
(Heurística)
Tipo de Objeto
Forma
Dimensión X
Dimensión Y
Dimensión Z
Tipo de
Agarre
(2 ó 3 Dedos)
Red
Neuronal
Red
HYPBF
Neuronal
Red
HYPBF
Neuronal
HYPBF
Red
Neuronal
HYPBF
231
θ p
θ m
θ i
Pulgar 1
Pulgar 2
Pulgar 3
Pulgar 4
Medio 1
Medio 2
Medio 3
Medio 4
Índice 1
Índice 2
Índice 3
Índice 4
Error
Figura 5.11. Esquema de aprendizaje de la red HYPBF que permite asociar posturas de agarre asociadas
a distintos objetos. La secuencia de aprendizaje se detalla en el texto.
• Procesamiento en la red neuronal HYPBF asociada al módulo GRASP
(Figura 5.12). El vector de entrada se propaga a través de las distintas
capas de la red produciendo una salida denotada por θ. El procesamiento
del vector de entrada que lleva acabo la red se describe en las ecuaciones,