Resumen

Este documento presenta un enfoque de aprendizaje de comportamiento visual/motor, basado en redes neuronales. Proponemos el Modelo de Cadena de Comportamiento (BCM) para crear una forma de aprendizaje de comportamiento. Nuestra tarea de evolución del sistema basado en comportamientos es un robot móvil que detecta un objetivo y se dirige/actúa hacia él. En primer lugar, se derivan las relaciones de mapeo entre el dominio de características de imagen del objeto y el dominio de acción del robot. En segundo lugar, se utiliza una red neuronal de múltiples capas para el aprendizaje fuera de línea de las relaciones de mapeo. Esta estructura de aprendizaje a través del proceso de entrenamiento de la red neuronal representa una conexión entre las percepciones visuales y la secuencia motora de acciones para alcanzar un objetivo. Por último, mediante el aprendizaje de comportamiento a través de una cadena de acciones observadas, podemos predecir el comportamiento del robot móvil para una variedad de tareas similares en un entorno similar. Los resultados de la predicción sugieren que la metodología es adecuada y podría ser reconoc

• Materias:Máquina de vectores Marco neuronal híbrido Base de datos Inteligencia neuronal Sintonización de controladores
• Subjects:Vector machine Hybrid neural framework Database Neural intelligence Controller tuning
• Palabras claves:Redes neuronales; Aprendizaje de comportamiento; Robot móvil; Percepciones visuales; Secuencia motora; Resultados de predicción
• Keywords:Neural networks; Behavior learning; Mobile robot; Visual perceptions; Motor sequence; Prediction results