Análisis de parámetros de aprendizaje de un modelo de hiperplanos RBF para coordinación senso-motora

  1. Juan Luis Pedreño Molina
  2. Antonio Guerrero González
  3. Antonio Candel Ruiz 1
  4. Juan López Coronado
  1. 1 Universidad Politécnica de Cartagena
    info

    Universidad Politécnica de Cartagena

    Cartagena, España

    ROR https://ror.org/02k5kx966

Libro:
Actas de la XXIII Jornadas de Automática: Universidad de La Laguna, 9, 10 y 11 de septiembre de 2002 - Tenerife
  1. Lorenzo Moreno Ruiz (ed. lit.)

Editorial: Universidad de La Laguna

ISBN: 84-699-8916-2

Año de publicación: 2002

Congreso: Jornadas de Automática (23. 2002. Tenerife)

Tipo: Aportación congreso

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Resumen

El objetivo del presente artículo se centra en la realización de un análisis de error y convergencia de un modelo de identificación no lineal basado en las redes HRBF (Hyperplane Radial Bases Functions), y su posterior implementación en una plataforma robótica para coordinación senso-motora en procesos de agarre guiados por el tacto. Uno de las principales características de este algoritmo es el número de parámetros que pueden ser aprendidos adaptativamente. El estudio realizado y los resultados obtenidos han permitido la optimización del este algoritmo neuronal en una plataforma real formada por un sistema brazo-pinza y un dispositivo de adquisición táctil.

Fuente de los datos: Dialnet