Modelos de memória associativa em redes neurais para planejamento e controle ponto a ponto de trajetória para um braço mecânico

• Ano de defesa: 1997
• Autor(a) principal: Vieira, Marcelo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Cinemática inversa; Geração de trajetória; Inverse kinematics; Manipulador mecânico; Meios não estruturados; Memória associativa multidirecional temporal; Neural networks; Redes neurais; Robot arm; Temporal multidirectional associative memory; Trajectory generation; Unstructured environments
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-19012018-155717/

A contribuição e objetivo desta tese é desenvolver um modelo de redes neurais artificiais, baseado em princípios de memória associativa, capaz de resolver o problema de planejamento e controle ponto a ponto de trajetória de um braço mecânico imerso em um ambiente parcialmente conhecido e/ou sujeito a ruídos. O modelo proposto é formado por dois planos: plano seqüência temporal e plano ângulo. Para o plano seqüência temporal, o novo modelo proposto chamado de Memória Associativa Multidirecional Temporal (TMAM) é capaz de armazenar e recuperar n-tuplas de informações, lidar com informações ruidosas e/ou incompletas e aprender seqüências temporais. TMAM utiliza representação contínua e realimentação autoassociativa. O plano ângulo é formado pelo modelo RBF que é responsável por produzir as informações de ângulos das juntas do braço mecânico. A composição dos dois planos forma o sistema completo que é responsável pelo planejamento e controle ponto a ponto de trajetória. Em resumo, o sistema recebe informações do ponto origem e do ponto alvo, estabelece uma trajetória para atingir o ponto alvo a partir do ponto de origem e transforma os pontos espaciais da trajetória em valores de ângulos das juntas. Os resultados obtidos mostram que o modelo TMAM é capaz de recuperar, interpelar e extrapolar pontos nas seqüências, é capaz de gerar trajetórias, de memorizar seqüências de diferentes tamanhos e de lidar com duas trajetórias ao mesmo tempo. O modelo apresenta também rápido treinamento. O modelo RBF é capaz de recuperar as saídas desejadas apresentando um erro pequeno e é capaz de receber um padrão que apresenta um ponto final inatingível e gerar um conjunto de ângulos que representa um ponto final atingível.