Universidad Politécnica de Cartagena TESIS DOCTORAL “UNA ...

Capitulo 5. Modelo Neuronal para el aprendizaje progresivo de tareas de Agarre
En la Figura 5.20 se muestran dos movimientos considerados exitosos según los
criterios expuestos en este apartado, uno de ellos realizado con dos dedos (izquierda) y
el otro ejecutado con tres dedos (derecha). Si una vez seleccionado R, el movimiento
resulta exitoso de acuerdo a los criterios antes expuestos, la configuración final de los
dedos tras dicho movimiento se almacena en un vector de 12 componentes denominado
θ0.
X
Z
Y
Figura 5.20. Movimientos exitosos de aproximación y contacto final con el objeto con dos dedos
(izquierda) y con tres dedos (derecha).
3.3.4 Aprendizaje de la red HYPBF asociada al módulo GRASP.
En este punto del proceso, nos encontramos en disposición de abordar el
aprendizaje de la última etapa, consistente en el aprendizaje de posturas de agarre
asociadas a distintos objetos. El vector de entrada establecido en el apartado 3.3.1 se
propaga a través de las distintas capas de la red produciendo una salida denotada por
θ (Figura 5.11). Este vector se compara con el vector θ0 determinado para determinado
objeto en el apartado 3.3.3. Se estable que la función de coste a minimizar durante el
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