Universidad Politécnica de Cartagena TESIS DOCTORAL “UNA ...

Capitulo 7. Conclusiones y Trabajos Futuros
objeto como el agarre. El proceso de establecimiento de estos valores debe ser
modulado por señales de refuerzo o castigo asociadas al establecimiento de un éxito o
un fracaso en la consecución de la tarea se esté llevando a cabo. Estos nuevos modelos
pueden conducirnos a robots cuyos procesos de aprendizaje de tareas de agarre sean
mucho más autónomos a los que se han planteado en esta Tesis.
Respecto al modelo para el control sinérgico del movimiento de los dedos de una
mano antropomorfa hay que remarcar que éste es un modelo totalmente lineal ya que
está inspirado en los resultados obtenidos al realizar un procesamiento lineal (SVD) de
los datos obtenidos en las experiencias descritas en el Capítulo 4. El mismo tratamiento
de modelización que se ha llevado a cabo en este punto puede repetirse desde una
aproximación no lineal al problema. Una posibilidad que no puede dejar de estudiarse
es el análisis de los datos empleando técnicas de reducción de dimensionalidad tales
como el SVD o el Análisis de Componentes Principales (PCA) pero en su ‘versión’ no
lineal (NLPCA). La modelización mediante redes neuronales de los resultados
obtenidos tras un análisis no lineal de los datos, puede ayudar a establecer un modelo
biológicamente plausible para el comportamiento cognitivo – motriz durante el
movimiento de agarre que pueda ser aplicado a la solución de ciertos problemas
asociados u homólogos en el campo de la robótica de agarre y manipulación.
Actualmente, uno de los puntos de desarrollo de este trabajo, consiste en la
elaboración de un modelo para las transformaciones visuomotrices en el agarre que sea
dinámico en el sentido de lo expuesto en el capítulo 5. En este sentido, el desarrollo de
tal modelo, está siendo desarrollado como continuación pero aparte de este trabajo
Doctoral. Dicho modelo se basa en la idea de que las áreas parietales del córtex tienen la
capacidad de correlacionar distintas modalidades sensoriales o distintas
representaciones neuronales en un espacio de representación único a través de un
proceso que Burnod y sus colaboradores han venido en denominar proceso de
‘matching’. Al final del Capítulo 5 se detalla detenidamente la línea de desarrollo de este
nuevo modelo que se está llevando actualmente. Lo que se pretende es unificar bajo un
mismo marco, los conceptos descritos al final del Capitulo 5 y la operatividad que nos
proporciona la Biblioteca de Gestos a la hora de desarrollar implementaciones sobre
plataformas robóticas.
A su vez, se pretende ampliar este esquema de unidades de matching para incluir
el aprendizaje de secuencias complejas de agarre y manipulación de objetos mediante
un nuevo paradigma de aprendizaje (basado en cierto modo en otro tipo de proceso de
matching) conocido como aprendizaje por imitación.
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