237 research outputs found
Obstacle Avoidance by Means of an Operant Conditioning Model
This paper describes the application of a model of operant conditioning to the problem of obstacle avoidance with a wheeled mobile robot. The main characteristic of the applied model is that the robot learns to avoid obstacles through a learning-by-doing cycle without external supervision. A series of ultrasonic sensors act as Conditioned Stimuli (CS), while collisions act as an Unconditioned Stimulus (UCS). By experiencing a series of movements in a cluttered environment, the robot learns to avoid sensor activation patterns that predict collisions, thereby learning to avoid obstacles. Learning generalizes to arbitrary cluttered environments. In this work we describe our initial implementation using a computer simulation
Unsupervised Neural Network for the Control of a Mobile Robot
This article introduces an unsupervised neural architecture for the control of a mobile robot. The system allows incremental learning of the plant during robot operation, with robust performance despite unexpected changes of robot parameters such as wheel radius and inter-wheel distance. The model combines Vector associative Map (VAM) learning and associate learning, enabling the robot to reach targets at arbitrary distances without knowledge of the robot kinematics and without trajectory recording, but relating wheel velocities with robot movements.Sloan Fellowship (BR-3122); Air Force Office of Scientific Research (F49620-92-J-0499
Control espacial de un dedo antropomorfo
Los problemas de la cinemática inversa de manipuladores
redundantes han sido investigados desde
hace muchos años. La cinemática inversa es computacionalmente
complicada y puede traer retardos
significativos en el control en tiempo real.
Para un robot redundante, cálculos adicionales son
requeridos para la solución de la cinemática inversa
a través de esquemas de optimización. Recientemente,
las redes neuronales han sido ampliamente
usadas en el control de robots, debido
a que son rápidas, toleran fallos y son capaces de
aprender. Basado en el hecho que los humanos no
calculan exactamente la cinemática inversa, pero
pueden hacer posicionamientos precisos de forma
heurística, nosotros desarrollamos un mapeo de la
cinemática inversa a través de una red neuronal
difusa. La implementación del esquema propuesto
ha demostrado que es factible que cuando existen
los casos de redundancia y no redundancia, sea
muy eficientemente computacional. El algoritmo
presentado realiza las transformaciones espaciomotoras
y las motoras-espacial. Simulaciones sobre
un dedo antropomorfo se llevaron a acabo para
evaluar el desarrollo de la red neurodifusa.Se agradece el apoyo recibido por los miembros
del grupo de investigación de Neurotecnología,
Control y Robótica (NEUROCOR) del departamento
de Ingeniería de Sistemas y Automática de
la Universidad Politécnica de Cartagena. Este trabajo
fue financiado en parte por la CICYT-TIC99-
0446-C02-01, y por el proyecto PALOMA -IST-
2001-33073- de Investigación Básica
Nuevo enfoque para el análisis cinemático de cabezales estereoscópicos: aplicación al cabezal LINCE
En los últimos siete años, se ha puesto de
manifiesto un gran interés por el uso de cabezales
robotizados, así llamados por su semejanza con los
sistemas de visión de los primates, por el gran
número de cabezales construidos con diferentes
diseños, capacidades y prestaciones [3]. En este
trabajo se aplica al cabezal LINCE el método
genérico propuesto por P.M. Sharkey [4], para el
análisis cinemático de cabezales estereoscópicos.
Este método permite describir el movimiento del
cabezal robotizado desde el punto de vista del
usuario de este dispositivo, es decir del punto de
vista de los investigadores en visión artificial, en
lugar de utilizar la notación estándar propuesta en
robótica por Denavit-HartenbergLos autores desean agradecer al CEDETEL y a la
CICYT por su apoyo económico para el desarrollo
del cabezal LINCE
Estudio de los sensores táctiles artificiales aplicados a la robótica de agarre
En este Artículo se muestra un estudio
comparativo del sistema sensorial humano y de su
aplicación a un sistema de agarre robot, mediante
las diferentes tipos de sensores artificiales y su
respuesta a diversos estímulos externos. Se muestra
una solución a partir de superficies táctiles
artificiales, formadas por sensores piezorresistivos
A neural model of hand grip formation during reach to grasp
In this paper, we investigate the spatio
temporal dynamics of hand pre-shaping during
prehension through a biologically plausible neural
network model. It is proposed that the hand grip
formation in prehension con be understood in terms of
basic motor programs that can be resealed both spatially
and temporally to accommodate different task demands.
The model assumes a timing coordinative role to
propioceptive reafferent information generated by the
reaching component of the movement, moidiiig the need
of a pre-organized firnctional temporal structure for the
timing of prehension as some previous models have
proposed. Predictions of the model in both Normal and
Altered initial hand aperture conditions match key
kinematic features present in human data. The differences
between the proposed model and previous models
predictions are used to tiy to identifi the majorprinciples
underlying prehensile behavior
A new neural architecture based on ART and AVITE models for anticipatory sensory-motor coordination in robotics
In this paper a novel sensory-motor neural controller applied to robotic
systems for reaching and tracking targets is proposed. It is based on how
the human system projects the sensorial stimulus over the motor joints, sending
motor commands to each articulation and avoiding, in most phases of the movement,
the feedback of the visual information. In this way, the proposed neural
architecture autonomously generates a learning cells structure based on the
adaptive resonance theory, together with a neural mapping of the sensory-motor
coordinate systems in each cell of the arm workspace. It permits a fast openloop
control based on propioceptive information of a robot and a precise
grasping position in each cell by mapping 3D spatial positions over redundant
joints. The proposed architecture has been trained, implemented and tested in a
visuo-motor robotic platform. Robustness, precision and velocity characteristics
have been validated.This work was supported in part by the SENECA Fundation (Spain) PCMC75/
00078/FS/02, and the Spanish Science & Technology Ministry (MCYT) under
TIC 2003-08164-C03-03 research project
Input-image homogenization as a method to improve a correlator's discrimination capability
We propose an input-image preprocessing method consisting of homogenization of the image to improve the discrimination capability of a correlation-based recognition process. This method is an approximation of the optimal filter. It offers the advantage that correlation with the preprocessed images can easily be implemented in an optical correlator working with phase-only spatial light modulators
Métodos de correspondencia en nodos. Aplicación a la técnica EGM para reconocimiento de objetos
En este trabajo presentamos un sistema capaz de
reconocer una serie de nodos o marcas en objetos
presentes en la escena comparándolos con plantillas
preasignadas en un modelo. Cada nodo forma una
estructura de datos que permite realizar la
comparación teniendo en cuenta diversas
características intrínsecas (información de color,
resultantes de aplicar determinados filtros, etc.).
Analizamos dos variantes del método, una basado en
filtros de Gabor y otro implantado mediante una
técnica de Zooming, con la finalidad de obtener el
porcentaje más elevado posible en la
correspondencia entre nodos del modelo e imagen a
analizar. Uno de los objetivos principales a tener en
cuenta es un tiempo de procesamiento reducido, de
forma que sea posible aplicarlo en sistemas que
requieren una actuación en tiempo real.
Este análisis de nodos es parte integrante de un
método más completo denominado Elastic Graph
Matching (EGM) cuya función principal es la de
identificar el tipo de objeto presente en la escena y
estimar su posición y orientación. Dichas
estimaciones podrán permitir una adecuada
manipulación de objetos mediante una pinza
adaptada a un brazo articulado coordinado con un
cabezal de visión estereoscópica. Esta plataforma se
ha desarrollado y se encuentra totalmente operativa
en el laboratorio del Grupo Neurocor de la UPCT.Nos gustaría agradecer el apoyo recibido del resto de
los miembros del Grupo de Neurotecnología, Control
y Robótica (NEUROCOR) del Departamento de
Ingeniería de Sistemas y Automática de la
Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT). Así
mismo, queremos resaltar que la investigación
realizada ha sido financiada en parte con fondos del
Proyecto Europeo de Investigación SYNERAGH
(BRE2-CT980797 BRITE EURAM- BASIC
Research)
Control de agarre y posicionamiento en una plataforma robot con sensores táctiles
En este artículo se presenta una plataforma
formada por un brazo robot de 5 grados de
libertad y una pinza robot de 1 sólo grado de
libertad, con superficies táctiles. Este sistema
obtiene, en tiempo real, las distribuciones de
presión cuando un objeto ha sido agarrado,
produciendo una realimentación del control de la
posición y fuerza
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