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On the approximation of the inverse dynamics of a robotic manipulator by a neural network trained with a stochastic learning algorithm


Segura, Enrique Carlos

Artículo de revista

2013-12-31

Corporación Universidad de la Costa

0122-6517, 2382-4700 electrónico

2382-4700

Neural networkBuscar en Repositorio UMECIT
Robotic manipulatorBuscar en Repositorio UMECIT
Multilayer perceptronBuscar en Repositorio UMECIT
Stochastic learningBuscar en Repositorio UMECIT
Inverse dynamicsBuscar en Repositorio UMECIT
Neural networkBuscar en Repositorio UMECIT
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Inverse dynamicsBuscar en Repositorio UMECIT

The SAGA algorithm is used to ap-proximate the inverse dynamics of a robotic manipulator with two rotational joints. SAGA (Simulated Annealing Gradient Adaptation) is a stochastic strategy for additive construction of an artificial neural network of the two-layer perceptron type based on three essential ele-ments: a) network weights update by means of the information from the gradient for the cost function; b) approval or rejection of the suggested change through a technique of clas-sical simulated annealing; and c) progressive growth of the neural network as its struc-ture reveals insufficient, using a conservative strategy for adding units to the hidden layer. Experiments are performed and efficiency is analyzed in terms of the relation between mean relative errors -in the training and test-ing sets-, network size, and computation time. The ability of the proposed technique to per-form good approximations by minimizing the complexity of the network’s architecture and, hence, the required computational memory, is emphasized. Moreover, the evolution of mini-mization processes as the cost surface is modi-fied is also discussed
 
Se utiliza el algoritmo SAGA para aproximar la dinámica inversa de un manipula-dor robótico con dos juntas rotacionales. SAGA (Simulated Annealing + Gradiente + Adapta-ción) es una estrategia estocástica para la cons-trucción aditiva de una red neuronal artificial de tipo perceptrón de dos capas, basada en tres elementos esenciales: a) actualización de los pe-sos de la red por medio de información del gra-diente de la función de costo; b) aceptación o re-chazo del cambio propuesto por una técnica de recocido simulado (simulated annealing) clási-ca; y c) crecimiento progresivo de la red neuro-nal, en la medida en que su estructura resulta insuficiente, usando una estrategia conserva-dora para agregar unidades a la capa oculta. Se realizan experimentos y se analiza la eficien-cia en términos de la relación entre error rela-tivo medio -en los conjuntos de entrenamien-to y de testeo-, tamaño de la red y tiempos de cómputo. Se hace énfasis en la habilidad de la técnica propuesta para obtener buenas aproxi-maciones, minimizando la complejidad de la ar-quitectura de la red y, por lo tanto, la memoria computacional requerida. Además, se discute la evolución del proceso de minimización a medi-da que la superficie de costo se modifica
 

http://hdl.handle.net/11323/2631

INGE CUC

  • Revistas Científicas [1282]

Descripción: On the Approximation of the Inverse Dynamics of a Robotic Manipulator by a Neural Network Trained with a Stochastic Learning Algorithm.pdf
Título: On the Approximation of the Inverse Dynamics of a Robotic Manipulator by a Neural Network Trained with a Stochastic Learning Algorithm.pdf
Tamaño: 671.4Kb

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