Aplicações de múltiplas redes neurais em sistemas mecatrônicos.

• Autor(a) principal: Areolino de Almeida Neto
• Data de Publicação: 2003
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA
• Texto Completo: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2732
• topic: Sistemas de controle auto-adaptativo; Redes neurais; Aprendizagem; Robôs; Corpos flexíveis; Cinemática; Dinâmica de robôs; Mecatrônica; Inteligência; Robótica; Controle; Engenharia mecânica

Esta tese trata da aplicação de múltiplas redes neurais em sistemas mecatrônicos. É mostrado que as múltiplas redes neurais devem ser treinadas em seqüência, tal que aprendizado acumulativo possa ser obtido sem a necessidade de um coordenador geral. Este método de treinamento pode manter o aprendizado já adquirido pelas redes neurais, que foram treinadas primeiramente, enquanto novo aprendizado pode ser obtido pelas redes neurais, que foram adicionadas e treinadas posteriormente. A saída de todas as redes é simplesmente somada para produzir a saída da estrutura neural. A estrutura proposta de múltiplas redes neurais é aplicada em dois tipos de sistemas mecatrônicos: a) para controlar a posição de um sistema com uma haste flexível e b) para criar uma matriz de representação comprimida, que é usada no planejamento de trajetórias de um robô móvel considerando o desvio de obstáculos dinâmicos. Para o sistema com uma haste flexível, o uso de múltiplas redes neurais em três tipos de estruturas de controle do tipo Feedback-Error-Learning é investigado: IDML (Inverse Dynamic Model Learning), NRL (Nonlinear Regulator Learning) e Referência Atrasada. Para o problema de planejamento de trajetórias de um robô móvel, primeiramente a técnica Reinforcement Learning é usada para adquirir o aprendizado necessário na decisão de como desviar de obstáculos dinâmicos. Este aprendizado é codificado em uma matriz. Então as múltiplas redes neurais são usadas para criar uma representação mais comprimida desse aprendizado com uma pequena degradação da resolução.