Diseño de políticas de identificación y control de robots basadas en redes neuronales y sistemas neuro-fuzzy

Este trabajo de investigacion se enmarca dentro del campo de la Robotica, En el proponemos una red neuronal dinamica con el objeto de determinar la dinamica de un robot manipulador, obviando el uso de tecnicas clasicas, dada la alta carga computacional y dado que dan un modelo nominal. Se han introducido diferentes modificaciones en la red Neuronal dinamica inicialmente propuesta. Se muestran varios resultados en donde se confirma la bondad de la red neuronal dinamica propuesta. En un afan por simplificar esta red se introduce dependencia de unas neuronas respecto a otras de la misma capa. Esta nueva red nos lleva a una red de 2 capas con un numero de neuronas inferior a la de la red neuronal inicialmente propuesta. Se ha aplicado esta red al problema de determinar la dinamica inversa de un robot PUMA. Por otro lado, se ha abordado el problema de la cinematica inversa. Se han aplicado las Redes Neuronales estaticas como primera forma de afrontarlo obteniendo resultados sobre algunos ejemplos. Como estrategia alternativa se ha estudiado el entrenamiento de las Redes Neuronales Estaticas mediante algoritmos geneticos. Se ha estudiado el problema del control de los manipuladores introduciendo un esquema basado en Redes Neuronales Estaticas y Redes Neuronales Dinamicas. Por ultimo se ha abordado el problema del control de robtos moviles. Se ha utilizado una estrategia Neuro Fuzzy que nos ha permitido extraer de forma automatica las reglas Fuzzy y funciones de Pertenencia, todo ello a partir de la informacion suministrada por un operador. La efectividad de esta tecnica se ilustra a traves de varias simulaciones y varios resultados obtenidos de forma experimental.