Resumen

Este artículo presenta un modelo de control para la manipulación de objetos. Las propiedades de los objetos y las condiciones ambientales influyen en el control motor y el aprendizaje. La dinámica del sistema depende de un contexto externo no observado, por ejemplo, la carga de trabajo de un robot manipulador. La dinámica de un brazo robótico cambia a medida que manipula objetos con propiedades físicas diferentes, por ejemplo, la masa, la forma o la distribución de la masa. Abordamos estrategias de detección activa para adquirir modelos dinámicos de objetos con una red neuronal de función de base radial (RBF). Los experimentos se realizan utilizando el brazo de un robot real, y se recogen datos de trayectoria durante varios ensayos manipulando diferentes objetos. Los robots bípedos no disponen de servos de alta fuerza en las articulaciones y el sistema de control apenas compensa toda la variación de inercia de las articulaciones adyacentes y el par de perturbación en el control dinámico de la marcha. Para lograr un control más suave y conseguir complejos sensoriomotores más fiables, evaluamos y comparamos un esquema de control disperso basado en la velocidad frente a un esquema de control denso basado en la posición.

• Materias:Automatización Control del proceso Sistemas no lineales Modelo lineal Regulación automática Diagnóstico de fallos
• Subjects:Automation Nonlinear systems Linear model Automatic regulation Fault diagnosis
• Palabras claves:diferentes propiedades físicas, control dinámico de la marcha, función de base radial, complejos sensoriomotores fiables, cambio de brazo robótico, contexto externo no observado, ejemplo, objetos, robots bípedos, dinámica de sistemas
• Keywords:different physical properties, dynamic gait control, radial basis function, reliable sensorimotor complexes, robot arm change, unobserved external context, example, objects, biped robots, system dynamics