Resumen

En este artículo se propone un mapa autoorganizado mejorado (SOM), llamado PL-G-SOM (parameterless-growing-SOM). Para superar los problemas existentes en el SOM tradicional (Kohonen, 1982), se han inventado diferentes tipos de SOMs que crecen en estructura o ajustan parámetros, generalmente por separado. Aquí combinamos la idea de los SOMs que crecen (Bauer y Villmann, 1997; Dittenbach et al. 2000) y un SOM sin parámetros (Berglund y Sitte, 2006) para formar un nuevo SOM llamado PL-G-SOM, con el fin de lograr un aprendizaje adicional, una preservación óptima del vecindario y una sintonización automática de parámetros. El SOM mejorado se aplica para construir un sistema de aprendizaje de instrucciones de voz para robots colaboradores que adoptan un algoritmo simple de aprendizaje por refuerzo. Las instrucciones de voz de los usuarios se clasifican primero mediante el PL-G-SOM, luego los robots eligen una acción esperada de acuerdo

• Materias:Brazo robótico Robot omnidireccional Movimientos multiarticulares Algoritmo de control Máquina de vectores
• Subjects:Robotic arm Omnidirectional robot Multi-joint movements Control algorithm Vector machine
• Palabras claves:Mejorado; Mapa autoorganizado; PL-G-SOM; SOM en crecimiento; Sin parámetros; Aprendizaje
• Keywords:Improved; Self-organizing map; PL-G-SOM; Growing SOMs; Parameterless; Learning