Orientador: Douglas Eduardo Zampieri

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica

Resumo: Neste trabalho apresentamos uma estrutura neuronal artificial com autoaprendizado para o auxílio à geração de trajetórias em um ambiente desestruturado, O objetivo é formar uma sequência de valores de referência que podem auxiliar a definição de um caminho ou uma trajetória. A estrutura que...

Resumo: Neste trabalho apresentamos uma estrutura neuronal artificial com autoaprendizado para o auxílio à geração de trajetórias em um ambiente desestruturado, O objetivo é formar uma sequência de valores de referência que podem auxiliar a definição de um caminho ou uma trajetória. A estrutura que estamos propondo foi inspirada no sistema neural biológico (principalmente a região hipocampal e cerebelar), redes neurais (principalmente rede tipo perceptron com treinamento pelo método de backpropagation) e nas teorias de aprendizado (principalmente a proposta por R. M. Gagne)

Abstract: In this paper we present a model using a conectionistic neural artificial net, operating in real time, to generate voluntary movement, with self learning, in unknown place. The model can help a robot to defme a trajectory and to go round impediments. The neuronal estructure is based in...

Abstract: In this paper we present a model using a conectionistic neural artificial net, operating in real time, to generate voluntary movement, with self learning, in unknown place. The model can help a robot to defme a trajectory and to go round impediments. The neuronal estructure is based in hippocampal theory and R. M. Gagne learning theory