Para lograr el propósito de captar con precisión un objetivo aleatorio con la prótesis de miembro superior, la adquisición de información de localización del objetivo es especialmente importante. Por esta razón, se propone un nuevo tipo de algoritmo de localización de objetivo aleatorio. En primer lugar, se presenta un algoritmo de localización inicial (ILA) que utiliza dos sensores de actitud 3D y un sensor de rango láser para detectar la actitud y la distancia del objetivo. En segundo lugar, se utiliza un algoritmo de corrección de error donde un algoritmo genético de múltiples poblaciones (MPGA) optimiza una red neuronal de retropropagación (BPNN) para mejorar la precisión de ILA. En tercer lugar, se propone un algoritmo de red neuronal de regresión general (GRNN) para calcular los ángulos articulares, que se utilizan para controlar el agarre de la prótesis de miembro superior y moverlo a la posición del objetivo. Por último, se aplica el algoritmo propuesto a la prótesis de miembro superior de 5 grados de libert
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