Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
1999 |
| Autor(a) principal: |
Valente, Carlos Magno de Oliveira |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18135/tde-07062024-161643/
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Resumo: |
Desenvolvimento de uma garra robótica de três dedos, capaz de fixar objetos de formato arbitrário. Para manipular estes objetos, propõe-se um sistema composto por dois estágios: processamento de imagem e cálculo neural dos pontos de contato do objeto. O sistema de visão captura imagens de topo da cena e utiliza o algoritmo do vizinho mais próximo para identificar os pontos que definem o contorno do objeto. No segundo estágio, dois modelos de redes neurais foram implementados para planejar a fixação, definindo os pontos de contato entre a garra e a peça. A primeira rede neural (Rede Competitiva de Hopfield) realiza uma aproximação poligonal sobre o conjunto de pontos de contorno, simplificando a representação deste. O segundo modelo de rede é responsável pelo cálculo efetivo dos três pontos de contato. Diversas configurações de redes Multi-layer Perceptron (MLP) e Redes de Funções de Base Radiais (RBF) foram testadas a fim de definir o método mais adequado. Através desta análise, a rede RBF treinada pelo algoritmo Global Ridge Regression apresentou uma maior qualidade de resposta e um desempenho compatível com aplicações em tempo real |
