Fixação de objetos de formato geométrico desconhecido utilizando redes neurais artificiais
Texto completo
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| Autor(es): |
Carlos Magno de Oliveira Valente
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Dissertação de Mestrado |
| Imprenta: | São Carlos. |
| Instituição: | Universidade de São Paulo (USP). Escola de Engenharia de São Carlos (EESC/SBD) |
| Data de defesa: | 1999-05-11 |
| Membros da banca: |
Glauco Augusto de Paula Caurin;
Aluízio Fausto Ribeiro Araújo;
Mario Francisco Mucheroni
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| Orientador: | Glauco Augusto de Paula Caurin |
| 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 (AU) | |
| Processo FAPESP: | 97/00068-0 - Redes neurais aplicadas a fixação de objetos de formato geométrico previamente desconhecido |
| Beneficiário: | Carlos Magno de Oliveira Valente |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |