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)

Perfils de llum a la carta

Una investigació del Grup d'Òptica ha aconseguit obtenir perfils d'intensitat de llum a la carta, un control molt precís del comportament de la llum. La investigació permet incrementar o disminuir a voluntat la profunditat de focus i obtenir múltiples focals, amb aplicacions tecnològiques interessants