Modelado de un cuello robótico blando mediante aprendizaje automático
| Autor: | Nicole A. Continelli, Luis Fernando Nagua Cuenca, Concepción A. Monje, Carlos Balaguer |
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| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2023 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, Vol 20, Iss 3, Pp 282-292 (2023) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 1697-7912 1697-7920 |
| DOI: | 10.4995/riai.2023.18752 |
| Popis: | En este trabajo se aborda el problema del modelado de un cuello robótico blando mediante el uso de diferentes arquitecturas de redes neuronales, estudiando la influencia en los resultados del número de capas de cada red y de su correspondiente función de activación. Se emplearan las funciones de activación Tangente Hiperbólica (TANH) y Unidad Lineal Exponencial (ELU). Los modelos obtenidos se compararan con un modelo basado en Perceptron Multicapa (MLP) de parámetros optimizados, así como con el modelo cinemático analítico del cuello. Los resultados experimentales obtenidos demostraran la ventaja del empleo de las técnicas de aprendizaje automático para el modelado de sistemas altamente no lineales como el del cuello robótico blando, cuya característica elástica dificulta la formulación de un modelo analítico robusto. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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