Modelado de un cuello robótico blando mediante aprendizaje automático

Continelli Flores, Nicole Andrea; Nagua Cuenca, Luis Fernando; Monje Micharet, Concepción Alicia; Balaguer Bernaldo de Quirós, Carlos

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Modelado de un cuello robótico blando mediante aprendizaje automático

dc.affiliation.dpto	UC3M. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática	es
dc.affiliation.grupoinv	UC3M. Grupo de Investigación: Laboratorio de Robótica (Robotics Lab)	es
dc.contributor.author	Continelli Flores, Nicole Andrea
dc.contributor.author	Nagua Cuenca, Luis Fernando
dc.contributor.author	Monje Micharet, Concepción Alicia
dc.contributor.author	Balaguer Bernaldo de Quirós, Carlos
dc.contributor.funder	Ministerio de Economía y Competitividad (España)	es
dc.date.accessioned	2024-01-24T13:52:34Z
dc.date.available	2024-01-24T13:52:34Z
dc.date.issued	2023-06-01
dc.description.abstract	En este trabajo se aborda el problema del modelado de un cuello robótico blando mediante el uso de diferentes arquitecturas de redes neuronales, estudiando la influencia en los resultados del número de capas de cada red y de su correspondiente función de activación. Se emplearán las funciones de activación Tangente Hiperbólica (TANH) y Unidad Lineal Exponencial (ELU). Los modelos obtenidos se comparar ́an con un modelo basado en Perceptrón Multicapa (MLP) de parámetros optimizados, así como con el modelo cinemático analítico del cuello. Los resultados experimentales obtenidos demostrar ́an la ventaja del empleo de last ́ecnicas de aprendizaje automático para el modelado de sistemas altamente no lineales como el del cuello robótico blando, cuya característica elástica dificulta la formulación de un modelo analítico robusto.	es
dc.description.sponsorship	Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (España)	es
dc.description.sponsorship	Agradecimientos Esta investigacion ha recibido financiación del proyecto SOFIA: Articulacion blanda inteligente con capacidades de reconfiguracion y modularidad para plataformas roboticas, con referencia PID2020-13194GB-I00, financiado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad	es
dc.description.status	Publicado	es
dc.identifier.bibliographicCitation	Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial, (2023), 20 (3), pp.: 282–292	es
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.4995/riai.2023.18752
dc.identifier.publicationfirstpage	282
dc.identifier.publicationissue	3
dc.identifier.publicationlastpage	292
dc.identifier.publicationtitle	RIAI - Revista Iberoamericana de Automatica e Informatica Industrial	es
dc.identifier.publicationvolume	20
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10016/39473
dc.identifier.uxxi	AR/0000033596
dc.language.iso	spa	en
dc.publisher	Comité Español de Automática	es
dc.relation.projectID	Gobierno de España. PID2020-13194GB-I00	es
dc.rights	Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)	en
dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España	en
dc.rights.accessRights	open access	en
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/	en
dc.subject.eciencia	Ingeniería Mecánica	es
dc.subject.eciencia	Robótica e Informática Industrial	es
dc.subject.other	Activation function	en
dc.subject.other	Constant curvature (CC)	en
dc.subject.other	Machine learning	en
dc.subject.other	Multilayer perceptron (MLP)	en
dc.subject.other	Neural network	en
dc.subject.other	Soft robotics	en
dc.title	Modelado de un cuello robótico blando mediante aprendizaje automático	es
dc.type	research article	en
dc.type.hasVersion	VoR	en
dspace.entity.type	Publication