Modelado de un cuello robótico blando mediante aprendizaje automático

Abstract

[ES] En este trabajo se aborda el problema del modelado de un cuello robótico blando mediante el uso de diferentes arquitecturas de redes neuronales, estudiando la influencia en los resultados del número de capas de cada red y de su correspondiente función de activación. Se emplearan las funciones de activación Tangente Hiperbólica (TANH) y Unidad Lineal Exponencial (ELU). Los modelos obtenidos se compararan con un modelo basado en Perceptron Multicapa (MLP) de parámetros optimizados, así comocon el modelo cinemático analítico del cuello. Los resultados experimentales obtenidos demostraran la ventaja del empleo de las técnicas de aprendizaje automático para el modelado de sistemas altamente no lineales como el del cuello robótico blando, cuya característica elástica dificulta la formulación de un modelo analítico robusto.

[EN] In this paper we address the problem of modeling a soft robotic neck by using different neural network architectures, studying the influence on the results of the number of layers of each network and its corresponding activation function. The Tangent Hyperbolic Tangent (TANH) and Exponential Linear Unit (ELU) activation functions are used. The obtained models are compared with a Multi-Layer Perceptron (MLP) with optimized parameters, as well as with the kinematic model of the neck. The experimental results demonstrate the advantage of using machine learning techniques for modeling highly nonlinear systems such as this soft robotic neck, whose elastic characteristics make it difficult to formulate a robust analytical model.