Control Visual de Robots Manipuladores - Gerardo Loreto Gómez

Résumé :
En este libro se presenta en el marco del control visual de robots, dos controladores proporcional ? derivativo con retroalimentaci?n visual, los cuales no requieren de informaci?n referente a la din?mica del robot debido a que se utiliza una compensaci?n de los pares gravitacionales a trav?s de una red neuronal de funciones radiales b?sicas. En lugar de utilizar el aprendizaje back-propagation o la regla de aprendizaje delta, com?nmente usados en la literatura para ajustar los pesos de la red neuronal, se desarrollar?n reglas de aprendizaje que se obtendr?n directamente mediante el an?lisis de estabilidad por el m?todo de Lyapunoy. As? mismo, se mostrar? el caso cuando existe adem?s incertidumbre en los par?metros de la matriz Jacobiana del robot. El desempe?o de los controladores propuestos ser? mostrado a nivel experimental estudiando el caso de control de posici?n (set-point regulation) a trav?s de una plataforma constituida de un robot manipulador con articulaciones rotacionales de dos grados de libertad y un sistema de visi?n que est? constituido por una c?mara anal?gica fija que captura tanto al robot como a su ambiente de trabajo.

Biographie:
Doctor por el Centro de Investigaci?n y de Estudios Avanzados del Instituto Polit?cnico Nacional (CINVESTAV - M?xico ). Actualmente, es Subdirector de investigaci?n del Instituto Tecnol?gico Superior de Uruapan (ITSU-M?xico). Sus t?picos de investigaci?n incluyen control de sistemas no lineales, control con redes neuronales y control adaptable.