Newsgroup: it.comp.ia
Titolo: Camminare!

Salve a todos,
sono alla ricerca di materiale (pubblicazioni, siti web, faq o progetti di
vario genere) riguardo la replica di movimenti utilizzando reti neurali. Il
mio scopo e' quello di comandare un robot esapode con un motore neurale,
generando la base di dati con un simulatore di scarafaggi (bleargh).
Qualcuno saprebbe darmi qualche indicazione?
Grazie fin da ora,
Carlo Valentini

mio scopo e' quello di comandare un robot esapode con un motore neurale,
conosci già le basi della robotica?
matrici, jacobiani.... e roba del genere per partire da, che so... dalle velocità dei motori e
sapere dove stanno i vari bracci del robot?
mi sa che senza 'ste cose è un po difficile controllare un robot.
le robe di cui sopra servono per gestire l'aspetto meccanico del robot; e credo quindi che siano
necessarie anche se lo controlli con un sistema neurale.
(le sto studiando adesso ed ho l'esame tra pochi giorni :-(((   )
ma per robot esapode intendi un affare con 6 gambe e con 2 snodi rotoidali per bamba?
anzi, saranno 3 perchè se no si alzano/abbassano e basta, invece devono poter ruotare un po anche
avanti ed indietro; dico bene?
ciao, doc.
Se mi vuoi scrivere devi eliminare "cippalippa." dall'e-mail.
e-mail: 
Doc...@cippalippa.bigfoot.com
 

 wrote in message
376b74ab...@news.interbusiness.it...


 Qualcuno saprebbe darmi qualche indicazione?
Non e' esapode , ti puo' interessare ?
Running across the reality
gap: octopod locomotion
evolved in a minimal
simulation
Nick Jakobi
This paper describes experiments in which neural network control
architectures were evolved in minimal simulation for an octopod
robot. The robot is around 30cm long and has 4 infra red sensors that
point ahead and to the side, various bumpers and whiskers, and ten
ambient light sensors positioned strategically around the body. Each
of the robot's eight legs is controlled by two servo motors, one for
movement in the horizontal plane, and one for movement in the
vertical plane, which means that the robots motors have a total of
sixteen degrees of freedom. The aim of the experiments was to evolve
neural network control architectures that would allow the robot to
wander around its environment avoiding objects using its infra-red
sensors and backing away from objects that it hits with its bumpers.
This is a hard behaviour to evolve when one considers that in order to
achieve any sort of coherent movement the controller has to control
not just one or two motors in a coordinated fashion but sixteen.
Moreover it is an extremely difficult set-up to simulate using
traditional
techniques since the physical outcome of sixteen motor movements is
rarely predictable in all but the simplest cases. The evolution of this
behaviour in a minimal simulation, with perfect transference to reality,
therefore, provides essential evidence that complex motor behaviours
can be evolved in simulations built according to the theory and
methodology of minimal simulations. 
Ciao
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                                                      A.L.I.E.N.
P.S.  Per rispondere via E-Mail rimuovere la "P" da 
Pri...@col.it
--
Posted from [195.210.98.12]
via Mailgate.ORG Server - 
http://www.mailgate.org

 simulation
Ti ringrazio della gentile segnalazione. Non e' che mi sai indicare un URL
per trovarlo online?
Thx, Carlo

 esplicitamente.
Come esattamente osservavi anche tu il vero problema consiste nel fatto che
la rete non puo' essere ne' una Hopfield ma neanche una semplice feedfwd a
perceptroni. L'unica e' utilizzare reti ricorrenti proprio perche' parte del
risultato dell'azione deve necessariamente essere un input per l'azione
stessa. Per intenderci: se vogliamo costruire una rete che sappia tirare
fuori le velocita' da dare ai motorini del robot per fargli muovere le zampe
č naturale aspettarsi che queste velocita' dipendano dalla configurazione
attuale delle zampette.
E' necessario quindi che la rete "implementi" anche il modo nel quale le
velocita' (o meglio, le accelerazioni) che fornisce in output sono legate
alle posizioni che riceve in ingresso, e quindi tutte quelle cose che vanno
sotto i nomi di matrici di inerzia, jacobiani, etc.
Il motivo fondamentale per il quale io vorrei applicare una rete neurale al
camminamento di un esapode e' proprio quello che per calcoli di cinematica
diretta (peggio ancora quando si parla di cinematica inversa) la situazione
di un piede appoggiato al suolo che sorregge un gamba composta da n segmenti
e' terribilmente simile ad un n-pendolo rovesciato (hai presente quando
cerchi di tenere in equilibrio un bastone sulla punta del dito? ...bene,
immagina il bastone come formato da n link e di dover tenere in equilibrio
il tutto.... urgh! :-%).
Certo, si puo' fare anche in cinematica inversa... sono solo calcoli,
incasinati quanto vuoi, ma pur sempre calcoli. Il vero problema nasce quando
devi implementare tutto sto' po' po' di equazioni in un sistema che deve
camminare davvero. Anche con tutta la potenza di calcolo che abbiamo
(centinaia e centinaia di Mhz) le nostre strutture di controllo non ce la
fanno a stare dietro all'effettiva dinamica delle zampe e quindi o rendi la
camminata quasi statica (nel senso che il robot ci mette un anno a fare un
singolo passo) oppure semplifichi drasticamente il controllo.
Il mio obiettivo e' quello di costruire una rete (ricorrente, cioe'
chiusa... con gli stessi output che in qualche modo faranno anche da input,
passando attraverso la dinamica fisica del robot) capace di apprendere la
tecnica di camminamento in modo da minimizzare una fuzione obiettivo (che
puo' essere quella che misura lo spostamento del robot o il numero delle sue
cadute).
Ma che genere di layout dovrebbe avere una rete del genere?
Mhhhhhh....
Bye, Carlo

Salve a tutti....io sto facendo un esapode che funziona a vari
livelli.....credo cmq che hai livelli più semplici è inutile utilizzare le
reti neurali....io le userò solo per prendere le decisioni e per la
coordinazione dei movimenti...per quando riguarda i movimenti dei singoli
bracci credo di non usarle....voi cosa mi consigliate?
grazie
Demetrio Filocamo

 per trovarlo online?
http://www.cogs.susx.ac.uk/
Vai su : Pubblications ---> Computer Science Research Papers
Poi devi cercare nell' elenco (che e' ben nutrito !) 
Buona fortuna e tienci al corrente dei tuoi progressi .


 bracci credo di non usarle....voi cosa mi consigliate?
Bhe, dipende da cosa intendi con "coordinazione dei movimenti". Se intendi
il meccanismo di generazione del pattern di camminamento allora non credo
neanche che sia necessario ricorrere ad un rete neurale, nel senso che sono
modellabili molto piu' efficacemente da semplici algoritmi che attivano una
gamba alla volta oppure quelle controlaterali in base alle diverse velocita'
di avanzamento. Per prendere le decisioni riguardo all'orientazione e ai
problemi di "path planning" allora penso che una soluzione con nn sia gia'
piu' adatta (dipende, come al solito, quali sono gli obiettivi che ti poni).
Ad ogni modo prova a dare un'occhiata al 
http://piermo.hypermart.net
 e a
seguire qualche link, ho raccolto gia' molto materiale riguardo agli esapodi
e al camminamento.
Bye, Carlo