Universidad Politécnica de Cartagena TESIS DOCTORAL “UNA ...
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Capitulo 5. Modelo Neuronal para el aprendizaje progresivo de tareas de Agarre X (Capa entrada) A (Capa oculta) X Mu A W θ A 1 A 2 A 3 A (K-2) A (K-1) A K 233 θ (Capa salida) Figura 5.12. Variables que intervienen en el procesamiento de la información en la red HYPBF GRASP y flujo de información que se establece entre ellas. 3.3.1 Vector de entrada y Vector de salida del módulo GRASP Los objetos que se han empleado para llevar a cabo el entrenamiento y testeado del módulo GRASP se corresponden a figuras geométricas tridimensionales simples (cubos, esferas y cilindros) de distintas dimensiones (Figura 5.13). Sy Sz Sx Figura 5.13. Tipos de objetos empleados en el entrenamiento del módulo GRASP. R Sz Sx Sy
Capitulo 5. Modelo Neuronal para el aprendizaje progresivo de tareas de Agarre Partiendo de este dato la capa o vector de entrada al módulo neuronal GRASP está formada por siete neuronas (Figura 5.14). Las tres primeras neuronas codifican de forma binaria la ‘forma o tipo de objeto’, mediante el siguiente código: un cubo se representa con una actividad en estas tres primeras neuronas asociada al vector [1 0 0]; una esfera se representa con un vector de la forma [0 1 0]; y por último, un cilindro queda representado por el vector [0 0 1]. Las tres neuronas siguientes, definen las dimensiones Sx, Sy, Sz del objeto. Los valores de estas tres neuronas varían entre cero y uno, dependiendo de las dimensiones del objeto a agarrar. Finalmente, la última neurona codifica de manera binaria el número de dedos empleados en el agarre. En el caso de valer cero, la neurona codifica la intención de llevar a cabo un agarre con dos dedos, mientras que en el caso de valer uno, la intención del agarre es hacerlo con tres dedos. Vector de Salida (θ): Forma del Objeto Vector de Entrada: θp Dimensión del Objeto Figura 5.14. Estructura y tipo de codificación entrada – salida del módulo neuronal GRASP. Por otro lado, tenemos la capa o vector de salida que consta de doce neuronas (Figura 5.14). En este vector se codifican los valores de la posiciones articulares de cada una de las articulaciones o GDL de cada dedo de la mano antropomorfa empleada en el 234 Capa Oculta de la Red HYPBF θm θi Numero de Dedos 7 K neuronas 12 neuronas
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Capitulo 5. Mo<strong>de</strong>lo Neuronal para el aprendizaje progresivo <strong>de</strong> tareas <strong>de</strong> Agarre<br />
X<br />
(Capa entrada)<br />
A<br />
(Capa oculta)<br />
X Mu A<br />
W<br />
θ<br />
A 1<br />
A 2<br />
A 3<br />
A (K-2)<br />
A (K-1)<br />
A K<br />
233<br />
θ<br />
(Capa salida)<br />
Figura 5.12. Variables que intervienen en el procesamiento <strong>de</strong> la información en la red HYPBF GRASP y<br />
flujo <strong>de</strong> información que se establece entre ellas.<br />
3.3.1 Vector <strong>de</strong> entrada y Vector <strong>de</strong> salida <strong>de</strong>l módulo GRASP<br />
Los objetos que se han empleado para llevar a cabo el entrenamiento y testeado <strong>de</strong>l<br />
módulo GRASP se correspon<strong>de</strong>n a figuras geométricas tridimensionales simples (cubos,<br />
esferas y cilindros) <strong>de</strong> distintas dimensiones (Figura 5.13).<br />
Sy<br />
Sz<br />
Sx<br />
Figura 5.13. Tipos <strong>de</strong> objetos empleados en el entrenamiento <strong>de</strong>l módulo GRASP.<br />
R<br />
Sz<br />
Sx<br />
Sy
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