Red neuronal artificial para la extracción de parámetros dinámicos de robots a partir de información incompleta de su movimiento
Las redes neuronales artificiales son útiles para procesar datos con información incompleta para obtener una salida deseada. En los sistemas de medición de robots manipuladores, solo se toman muestras cuantificadas de la posición y, por lo tanto, no se puede ejecutar en un tiempo razonable algoritmo...
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| Format: | Article |
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Universidad Autónoma de Bucaramanga
2021-11-01
|
| Series: | Revista Colombiana de Computación |
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| Online Access: | https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/4298 |
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| author | Carlos Leopoldo Carreón Díaz de León Sergio Vergara-Limon Juan Manuel Gonzalez-Calleros María Aurora Diozcora Vargas-Treviño |
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| description | Las redes neuronales artificiales son útiles para procesar datos con información incompleta para obtener una salida deseada. En los sistemas de medición de robots manipuladores, solo se toman muestras cuantificadas de la posición y, por lo tanto, no se puede ejecutar en un tiempo razonable algoritmos deterministas para extraer los parámetros del robot. En el estado del arte, se abordan algoritmos de extracción de parámetros basados en la suposición de que no existe la cuantificación de las señales del movimiento del robot y que la primera y segunda derivada de la posición son muestreadas y no estimadas. En este trabajo, se propone un algoritmo basado en una red neuronal entrenada para extraer los parámetros de un determinado robot para reducir el tiempo de caracterización del robot, además, con la metodología propuesta se pueden extraer parámetros dinámicos del mismo tipo de robot con el que se ha entrenado la red neuronal. |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1657-2831 2539-2115 |
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| publishDate | 2021-11-01 |
| publisher | Universidad Autónoma de Bucaramanga |
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| spelling | doaj.art-137ae873a75f41eba75f81b0fe63295d2022-12-21T20:12:57ZengUniversidad Autónoma de BucaramangaRevista Colombiana de Computación1657-28312539-21152021-11-0122210.29375/25392115.4298Red neuronal artificial para la extracción de parámetros dinámicos de robots a partir de información incompleta de su movimientoCarlos Leopoldo Carreón Díaz de León0Sergio Vergara-Limon1Juan Manuel Gonzalez-Calleros2María Aurora Diozcora Vargas-Treviño 3Benemérita Universidad Autónoma de PueblaBenemérita Universidad Autónoma de PueblaBenemérita Universidad Autónoma de PueblaBenemérita Universidad Autónoma de PueblaLas redes neuronales artificiales son útiles para procesar datos con información incompleta para obtener una salida deseada. En los sistemas de medición de robots manipuladores, solo se toman muestras cuantificadas de la posición y, por lo tanto, no se puede ejecutar en un tiempo razonable algoritmos deterministas para extraer los parámetros del robot. En el estado del arte, se abordan algoritmos de extracción de parámetros basados en la suposición de que no existe la cuantificación de las señales del movimiento del robot y que la primera y segunda derivada de la posición son muestreadas y no estimadas. En este trabajo, se propone un algoritmo basado en una red neuronal entrenada para extraer los parámetros de un determinado robot para reducir el tiempo de caracterización del robot, además, con la metodología propuesta se pueden extraer parámetros dinámicos del mismo tipo de robot con el que se ha entrenado la red neuronal.https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/4298Red neuronalRobotsParámetros dinámicos |
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