Fixação de objetos de formato geométrico desconhecido utilizando redes neurais artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Valente, Carlos Magno de Oliveira
Data de Publicação: 1999
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18135/tde-07062024-161643/
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
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