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Iterative Learning without Reinforcement or Reward for Multijoint Movements: A Revisit of Bernstein"s DOF Problem on DexterityAprendizaje iterativo sin refuerzo ni recompensa para movimientos multiarticulares: Una revisión del problema DOF de Bernstein sobre la destreza

Resumen

Un robot diseñado para imitar a un humano se vuelve cinemáticamente redundante y su total de grados de libertad se vuelve mayor que el número de variables físicas requeridas para describir una tarea dada. La redundancia cinemática puede contribuir a mejorar la destreza y versatilidad, pero conlleva un problema de mal planteamiento de la cinemática inversa del espacio de la tarea al espacio articular. Este mal planteamiento fue descubierto originalmente por Bernstein, quien intentó desvelar el secreto del sistema nervioso central y cómo coordina de manera adecuada un sistema esqueletomotor con muchos grados de libertad que interactúan de formas complejas. En la historia de la investigación en robótica, tal mal planteamiento aún no ha sido resuelto directamente, sino evitado mediante la introducción de un índice de rendimiento artificial y determinando de manera única una solución de cinemática inversa mediante minimización. Este artículo aborda dicho problema de Bernstein y propone un nuevo método para resolver el mal planteamiento de una manera natural sin recurrir a ningún índice artificial.

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