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
