Resumen

En el trabajo anterior, se demostró que se puede emplear de manera efectiva la metodología CTRNN-EH (una variante neuromórfica del método EH) para evolucionar controladores de vuelo neuromórficos para un robot con alas batientes. Este artículo describe una novedosa técnica de análisis basada en la agrupación de frecuencias, desarrollada para descomponer cualitativamente los controladores evolucionados en bloques de control funcional explicables. Se proporciona un resumen del trabajo anterior relacionado con la evolución de controladores de vuelo para dos categorías de tipos de controladores, llamados controladores autónomos y no autónomos, y se demuestra la aplicabilidad del análisis de descomposición recién desarrollado para ambas categorías de controladores. Además, el artículo concluye con una discusión apropiada sobre el trabajo en curso y las implicaciones para posibles trabajos futuros relacionados con la aplicación de la metodología CTRNN-EH y las técnicas de análisis de descomposición presentadas en este documento.

• Materias:Máquina de vectores Marco neuronal híbrido Base de datos Inteligencia neuronal Sintonización de controladores
• Subjects:Vector machine Hybrid neural framework Database Neural intelligence Controller tuning
• Palabras claves:Demostrado; CTRNN-EH; Neuromórfico; Controladores; Análisis de descomposición; Metodología
• Keywords:Demonstrated; CTRNN-EH; Neuromorphic; Controllers; Decomposition analysis; Methodology