Subsistema de locomoción de módulos funcionales en crecimiento

Palabras clave: módulos de crecimiento funcional, control basado en el aprendizaje, robótica cognitiva del desarrollo, mapeo de realización

Resumen

El enfoque del módulo de crecimiento funcional (GFM, por sus siglas en inglés) permite la generación gráfica de controladores basados en aprendizaje. Un controlador se crea interconectando y configurando cuatro tipos de componentes: objetivos globales, módulos de actuación, módulos de detección y sensaciones. La lista de sensaciones describe la retroalimentación del bucle de control, el conjunto de objetivos globales especifica las motivaciones intrínsecas del controlador y los módulos de actuación y detección desarrollan dinámicamente sus respectivas funcionalidades mientras interactúan con el entorno. Con el fin de posicionar a GFM como un paradigma potencial, este artículo describe el desarrollo de un subsistema de locomoción basado en el aprendizaje, este subsistema está compuesto por dos Módulos Actuales a cargo de la motricidad gruesa y fina, respectivamente. Se describe la implementación de estos nuevos módulos y se ilustra su funcionalidad: el primero está dedicado a mapear el entorno y el segundo a evitar obstáculos.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Citas

Almansa-Valverde, S. e. (2012). Mobile robot map building from time-of-flight camera. Expert Systems with Applications, 8835-8843.

Asada, M. e. (2001). Cognitive developmental robotics as a new paradigm for the design of humanoid robots. Robotics and Autonomous systems, 185-193.

Asada, M. e. (2009). Cognitive developmental robotics: A survey. . IEEE transactions on autonomous mental development, 12-34.

Bach, J. (2012). MicroPsi 2: the next generation of the MicroPsi framework. . Springer, Berlin, Heidelberg., 11-20.

Brooks, R. A. (1998). Alternative essences of intelligence. American Association for Artificial Intelligence, 961-968.

Duchoň, F. .. (2014). Path planning with modified a star algorithm for a mobile robot. Procedia Engineering, 59-69.

Einhorn, E. &. (2015). Generic NDT mapping in dynamic environments and its application for lifelong SLAM. . Robotics and Autonomous Systems, 28-39.

Franklin, S. e. (2013). LIDA: A systems-level architecture for cognition, emotion, and learning. IEEE Transactions on Autonomous Mental Development, 19-41.

Goertzel, B. (2009). OpenCogPrime: A cognitive synergy based architecture for artificial general intelligence. IEEE International Conference on Cognitive Informatics , 60-68.

Leboeuf Pasquier, J. (2005). Growing functional modules, a prospective paradigm for epigenetic artificial intelligence. . Springer, Berlin, Heidelberg., 465-471.

Leboeuf-Pasquier, e. a. (2013). A preliminary auditory subsystem based on a gfm controller. Proceedings of IWINAC, 1-10.

Leboeuf-Pasquier, J. (2015). A basic Growing Functional Modules “artificial brain”. . Neurocomputing, 55-61.

Leboeuf-Pasquier, J. (2015). A Growing Functional Modules learning based controller designed to balance of a humanoid robot on one foot. International Work-Conference on the Interplay Between Natural and Artificial Computation, 240-250.

Lungarella, M. e. (2003). Developmental robotics: a survey. . Connection science, 151-190.

Meeden, L. A. (2006). Introduction to developmental robotics. Connection Science, 93-96.

Pasquier, J. L. (2006). Improving the RTR Growing Functional Module. IECON Annual Conference on IEEE Industrial Electronics, 3945-3950.

Pasquier, J. L. (2007). A growing functional module designed to trigger causal inference. ICINCO-ICSO, 456-466.

Pasquier, J. L. (01 de 07 de 2022). A basic gfm control illustration, building a pathfinder GFM controller. Obtenido de https://drive.google.com/open?id=1xl9eoyqv1Ci1z2bZ8F6GGeCp8LrxNmpA

Pasquier, J. L. (01 de 07 de 2022). The source code of the GFM modules and the corresponding test applications. Obtenido de https://drive.google.com/file/d/1QDbOWLlvPLYBpb39isDk6kCsyEKcoshz/view?usp=sharing

Tian, B. e. (2013). RGB-D based cognitive map building and navigation. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 1562-1567.

Publicado
2022-12-26
Cómo citar
Leboeuf Pasquier, P. J., & Ramírez Hernández, P. N. (2022). Subsistema de locomoción de módulos funcionales en crecimiento. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 6(6), 9298-9321. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v6i6.4071
Sección
Artículos