Aprendizaje de la cinemática en robots redundantes utilizando mapas de bézier

Resumen

En este trabajo se plantea como novedad un aprendizaje de la cinemática directa empleando mapas de Bézier, técnica que proporciona exactitud del posicionamiento en robots manipuladores, todo ello es debido a que en estos tipos de robots es complejo modelar su comportamiento dificultando con ello el cálculo de la cinemática inversa y por tanto su posicionamiento. A partir del uso de esta técnica se pueden aplicar diversos métodos de aproximación y minimización de funciones que permitan obtener una configuración específica para cada posición en el espacio cartesiano. Dicho entrenamiento logra una coordinación ojo-herramienta, aprendiendo a partir de muestras referenciadas al sistema coordenado de una cámara fija; igualmente se introduce un método de simplificación en el aprendizaje para posicionar y orientar el efector final del robot a partir del entrenamiento basado en posiciones.

Abstract
Model the behavior of redundant robot manipulators is highly complex, which makes difficult inverse kinematics calculus and so on its positioning, to present a solution for this issue we use a very accurate technique named kinematics Bezier maps which learn positioning the end effectors and starting from this we prove some methods of approximation and minimization to solve a specific configurations for each position on Cartesian space. This training does a tool-eye coordination learning from samples of coordinate system referenced to a fixed camera, simultaneously introduces a simplified method flearning to position and orient the end effectors of the robot from position-based training