RT Journal Article
T1 Modelado de un cuello robótico blando mediante aprendizaje automático
A1 Continelli Flores, Nicole Andrea
A1 Nagua Cuenca, Luis Fernando
A1 Monje Micharet, Concepción Alicia
A1 Balaguer Bernaldo de Quirós, Carlos
AB 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.
PB Comité Español de Automática
YR 2023
FD 2023-06-01
LK https://hdl.handle.net/10016/39473
UL https://hdl.handle.net/10016/39473
LA spa
NO Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (España)
NO AgradecimientosEsta 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
DS e-Archivo
RD 17 jul. 2024