%0 Journal Article 
%A Pedreño Molina, Juan Luis
%A Guerrero González, Antonio
%A Candel Ruiz, Antonio
%A López Coronado, Juan
%T Análisis de parámetros de aprendizaje de un modelo de hiperplanos RBF para coordinación senso-motora
%D 2002
%U http://hdl.handle.net/10317/1070
%X El objetivo del presente artículo se centra en la
realización de un análisis de error y convergencia de
un modelo de identificación no lineal basado en las
redes HRBF (Hyperplane Radial Bases Functions), y
su posterior implementación en una plataforma
robótica para coordinación senso-motora en
procesos de agarre guiados por el tacto. Uno de las
principales características de este algoritmo es el
número de parámetros que pueden ser aprendidos
adaptativamente. El estudio realizado y los
resultados obtenidos han permitido la optimización
del este algoritmo neuronal en una plataforma real
formada por un sistema brazo-pinza y un dispositivo
de adquisición táctil.
%K Ingeniería de Sistemas y Automática
%K Identificación no lineal
%K Sistemas adaptativos
%K Convergencia
%K Robótica de agarre
%K Percepción táctil
%K Nonlinear identification
%K Adaptive systems
%K Convergence
%K Robotic gripper
%K Tactile sense
%~ GOEDOC, SUB GOETTINGEN