Adquisición de conceptos espaciales en un agente autónomo artificial a través de simulaciones internas
La robótica móvil que hace uso de visión artificial tradicional, es capaz de estimar la distancia a los objetos del entorno basándose en el uso de un modelo de cámara. Esta estimación consiste en el cálculo de un valor numérico a partir de los parámetros de la cámara y de relaciones geométricas. Sin...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad De La Salle Bajío
2015-05-01
|
| Series: | Nova Scientia |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://novascientia.delasalle.edu.mx/ojs/index.php/Nova/article/view/109 |
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| author | W. Gaona-Romero Esaú Escobar-Juárez Jorge Hermosillo-Valadez Bruno Lara-Guzmán |
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| description | La robótica móvil que hace uso de visión artificial tradicional, es capaz de estimar la distancia a los objetos del entorno basándose en el uso de un modelo de cámara. Esta estimación consiste en el cálculo de un valor numérico a partir de los parámetros de la cámara y de relaciones geométricas. Sin embargo, este valor necesita ser interpretado por el diseñador o algún otro agente externo. En la investigación presentada en este artículo demostramos que un agente autónomo es capaz de adquirir conceptos básicos de su relación con el mundo a través de su interacción con éste, obviando así la necesidad de una interpretación externa. En particular nos centramos en dos conceptos, el primero es distancia a, y se refiere a la distancia, en términos de comandos motrices, que el agente deberá recorrer para colisionar con un obstáculo. En segundo lugar, exploramos el concepto de pasabilidad, mediante el cual el agente es capaz de discernir, entre dos pasajes de diferente tamaño, por cuál de ellos puede pasar sin colisionar. Sostenemos que estos conceptos no recaen en un mecanismo que lleva a cabo cálculos geométricos sino más bien en procesos de simulación sensoriomotriz codificados en el funcionamiento de un modelo interno. Para lograr esto, hacemos uso de teorías provenientes de las ciencias cognitivas, en particular proponemos el uso de modelos directos. Estos modelos, conocidos como predictores proveen al agente con predicciones sensoriomotrices de sus propias acciones. Los modelos directos proveen al agente con representaciones formadas por asociaciones de diferentes modalidades. En este caso en particular, el sistema usa las modalidades de información visual, información táctil, e información motriz. Estas provenientes de una cámara estereo, un arreglo de sonares y los actuadores del agente, respectivamente. El trabajo está enmarcado dentro de la robótica cognitiva, área de investigación que sostiene que la naturaleza de los comportamientos humanos es tal que éstos no pueden ser pre-programados por un diseñador. En su lugar lo que se busca es que los agentes artificiales sigan una línea de desarrollo similar a la de los seres humanos, aprendiendo a través de la interacción con su medio y explotando el conocimiento que esta interacción les provee. Los resultados obtenidos con los experimentos proveen bases sólidas en la búsqueda de comportamientos más complejos en agentes capaces de interactuar con su medio ambiente de manera autónoma obteniendo conocimiento cimentado en sus propias características sensoriomotrices. |
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| issn | 2007-0705 |
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| publishDate | 2015-05-01 |
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