Estudio de una arquitectura modular neuronal para control robótico autónomo

Autores
Fernández León, José A.; Vulcano, Andrea S.; Tosini, Marcelo Alejandro
Año de publicación
2004
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El presente trabajo trata de los problemas relacionados en la construcción de una arquitectura de control robótico mediante redes neuronales. Dicha arquitectura de control es aplicada a un modelo de robot tipo Khepera para llevar a cabo tareas dentro de un ambiente desconocido por el robot. Las tareas que el robot debe llevar a cabo, abarcan desde navegación con obstáculos hasta aprendizaje robótico. La arquitectura propuesta está basada en arquitecturas de redes del tipo perceptrón multicapa (MLP1), las cuales son estructuradas en una organización modular y entrenadas mediante backpropagation (BP). Diferentes trabajos con arquitecturas modulares neuronales, señalan que éste tipo de arquitecturas proveen un control apropiado de robots en tareas vinculadas a detección y evasión de obstáculos, y han sido frecuentemente utilizados en el mundo real.
Eje: Sistemas de información y Metaheurística
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Neural nets
Redes Neuronales
arquitectura
Robótica Móvil Autónoma
Robotics
Modularidad
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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