Modular creation of neuronal networks for autonomous robot control

Mostrar todas las versiones(2)

En general, las tareas de control complejas pueden ser resueltas dividiéndolas en módulos más específicos y fáciles de manejar. Varios autores han desarrollado distintas soluciones que combinan técnicas de Evolución por Capas con Redes Neuronales Evolutivas dando lugar a controladores formados por v...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Osella Massa, Germán Leandro, Vinuesa, Hernán Luis, Lanzarini, Laura Cristina
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Inglés
Publicado:	2006
Materias:	Ciencias Informáticas Robótica Robotics Neural nets Redes Neurales (Computación)
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22662
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

id	I19-R120-10915-22662
record_format	dspace
institution	Universidad Nacional de La Plata
institution_str	I-19
repository_str	R-120
collection	SEDICI (UNLP)
language	Inglés
topic	Ciencias Informáticas Robótica Robotics Neural nets Redes Neurales (Computación)
spellingShingle	Ciencias Informáticas Robótica Robotics Neural nets Redes Neurales (Computación) Osella Massa, Germán Leandro Vinuesa, Hernán Luis Lanzarini, Laura Cristina Modular creation of neuronal networks for autonomous robot control
topic_facet	Ciencias Informáticas Robótica Robotics Neural nets Redes Neurales (Computación)
description	En general, las tareas de control complejas pueden ser resueltas dividiéndolas en módulos más específicos y fáciles de manejar. Varios autores han desarrollado distintas soluciones que combinan técnicas de Evolución por Capas con Redes Neuronales Evolutivas dando lugar a controladores formados por varias redes. En este tipo de soluciones la elección del módulo a utilizar en cada caso no es un problema de fácil solución. Este artículo está enfocado en la presentación de un nuevo mecanismo evolutivo que permite combinar los módulos que resuelven las distintas partes de un problema dando lugar a una única red neuronal recurrente. De esta forma, se trabaja con módulos simples que son entrenados independientemente del problema a resolver. La comunicación entre ellos se establece por evolución dando lugar a una única red neuronal que representa a la solución deseada. El método propuesto en este artículo ha sido utilizado para resolver el problema de evasión de obstáculos y alcance de objetivos utilizando un robot Khepera II. Las pruebas realizadas tanto en el ambiente simulado como sobre el robot real han arrojado resultados muy satisfactorios. Finalmente se incluyen algunas conclusiones junto con líneas de trabajo futuras
format	Objeto de conferencia Objeto de conferencia
author	Osella Massa, Germán Leandro Vinuesa, Hernán Luis Lanzarini, Laura Cristina
author_facet	Osella Massa, Germán Leandro Vinuesa, Hernán Luis Lanzarini, Laura Cristina
author_sort	Osella Massa, Germán Leandro
title	Modular creation of neuronal networks for autonomous robot control
title_short	Modular creation of neuronal networks for autonomous robot control
title_full	Modular creation of neuronal networks for autonomous robot control
title_fullStr	Modular creation of neuronal networks for autonomous robot control
title_full_unstemmed	Modular creation of neuronal networks for autonomous robot control
title_sort	modular creation of neuronal networks for autonomous robot control
publishDate	2006
url	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22662
work_keys_str_mv	AT osellamassagermanleandro modularcreationofneuronalnetworksforautonomousrobotcontrol AT vinuesahernanluis modularcreationofneuronalnetworksforautonomousrobotcontrol AT lanzarinilauracristina modularcreationofneuronalnetworksforautonomousrobotcontrol
bdutipo_str	Repositorios
_version_	1764820466189467650

Modular creation of neuronal networks for autonomous robot control

Ejemplares similares