Resumen

Hemos implementado y comparado cuatro sistemas hápticos autoorganizados basados en la propiocepción y motivados biológicamente. Todos los sistemas emplean una mano robótica antropomórfica de 12 grados de libertad, la LUCS HapticHand 3. Los cuatro sistemas difieren en el tipo de red neuronal autoorganizadora utilizada para el agrupamiento. Para el mapeo de los objetos explorados, un sistema utiliza un Mapa Autoorganizado (SOM), otro utiliza una Estructura de Células en Crecimiento (GCS), otro utiliza una Estructura de Células en Crecimiento con Eliminación de Neuronas (GCS-DN) y otro utiliza una Rejilla en Crecimiento (GG). Los sistemas fueron entrenados y probados con 10 objetos diferentes de diferentes tamaños de dos categorías de formas diferentes. Las capacidades de generalización de los sistemas fueron probadas con 6 objetos nuevos. Los sistemas mostraron un buen rendimiento con los objetos del conjunto de entrenamiento, así como en los experimentos de generalización. Por lo tanto, los sistemas pudieron discriminar objetos individuales y agruparon las actividades en pequeños cilindros, grandes cilindros, bloques pequeños y bloques grandes. Además, las ANN autoorganizadas también se organizaron según el tamaño. El sistema GCS-DN también evolucionó redes desconectadas que representan los diferentes grupos en el espacio de entrada (pequeños cilindros, grandes cilindros, bloques pequeños, bloques grandes) y las muestras de generalización activaron neuronas en una subred adecuada en todos los casos menos uno.

• 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:Aplicado; Comparado; Sistemas hápticos autoorganizados; Red neuronal; Agrupación; Generalización
• Keywords:Implemented; Compared; Self-organizing haptic systems; Neural network; Clustering; Generalization