Utilizacao de redes neurais para habilidade senso-motora: planejamento e controle de trajetoria de um braco mecanico.

• Processo: 96/00432-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 1996
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 1998
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
• Pesquisador responsável: Aluizio Fausto Ribeiro Araújo
• Beneficiário: Aluizio Fausto Ribeiro Araújo
• Instituição Sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Memória associativa Controle inteligente Aprendizado computacional Redes neurais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado De Maquinas | Controle Inteligente | Controle Senso Motor | Memoria Associativa | Redes Neurais

Resumo

Este projeto visa desenvolver novas maneiras para controlar robôs em ambientes não-estruturados e sujeitos a ruídos empregando aprendizado através de exemplos. Mais especificamente, busca propor e implementar modelos, de redes neurais para, controle motor. Os novos modelos são gerados a partir da modificação e adequação de modelos existentes ou da utilização de hipóteses fundamentadas em estudos neuro-cognitivos. O problema resume-se a planejamento e controle de trajetória de um braço mecânico para coleta e posicionamento de objetos no espaço de trabalho do robô. O emprego de uma rede neural artificial no controle do braço permite: (i) combinar habilidades perceptivas, de raciocínio, e de aprendizagem para o controle do braço; (ii) propor sistemas que trabalhem com raciocínio geométrico, planejamento e habilidade geométrica e se caracterizem por possuir generalidade, capacidade intuitiva e velocidade de seres humanos; (iii) explorar modelos para sistemas complexos que podem aprender tarefas múltiplas ao invés de tarefas simples. A integração de redes neurais em sistemas de controle não lineares melhora a exploração do espaço de estado de aprendizagem e a aprendizagem em domínios, contínuos O sistema terá seu desempenho avaliado através de testes comparativos entre as diferentes proposições de modelos com aprendizado supervisionado ou não supervisionado. Espera-se que em estágios posteriores da pesquisa, o robô tenha existência autônoma durante a qual seu conhecimento de mundo é melhorado a partir de aprendizagem por experiência. (AU)