Capítulo 3 Marco metodológico
3.3.1 Red Neuronal Artificial
El elemento o modelo elegido para el sistema de control del robot (ambos neurocontoladores) es una red neuronal con conexiones hacia adelante (feedforward), con tres capas: entrada, media u oculta y salida.
En el caso de la red neuronal para controlar el movimiento del robot (ver figuras 10, 11 y 12), la capa de entrada está compuesta por tantas neuronas, como sensores tenga él robot habilitados para cada experimento. La capa media de la red neuronal para el control del movimiento cuenta con ocho neuronas en esta capa que funcionan como aparato de integración sensorio-motriz. Finalmente la capa de salida para la red neuronal que controla el movimiento está formada por dos neuronas, cuyas salidas multiplicadas por una velocidad constante controlan a los motores del robot.
El rango en el que los valores de los pesos operan es de -5 a 5, siguiendo la convención de los valores digitales TTL (Transistor to Transistor Logic), y solo las neuronas de salida tienen como rango de operación un valor que oscila entre -5 y 5. La función de activación para todas las neuronas es:
ó = 0 1 óó = 0≠ 0
Se utiliza la función escalón unitario para la activación de todas las neuronas que componen la red. Las neuronas de la capa de entrada reciben valores de entre 0 y 1 como a continuación se describe: en el caso de los sensores infrarrojos el valor máximo posible de lectura es de 3200 que corresponde con la presencia de un objeto mientras que el valor mínimo es de 0 que corresponde a la ausencia de objetos, por lo que se debe escalar el valor de medida al rango antes mencionado, utilizando una regla de tres simple. Los sensores de luz tienen un valor máximo posible de 4000
que corresponde a la ausencia de luz detectable en el entorno, mientras que el valor mínimo posible es de 0 correspondiente a la máxima presencia de luz ambiental detectable por lo que la medida de este tipo de sensores también debe escalarse. Los sensores de piso tienen un valor
máximo de 1023 que correspo mientras que el valor mínimo p presencia del color negro, por escala ya definida. Por último, ausencia de sonido, por lo que caso contrario.
La red neuronal encargada de muy similar a la del neurocont descrita. Esta red neuronal par salida (ver figuras 13, 14 y 15).
Figura 10. Red neuronal de tres ca con el objetivo general. La cap infrarrojos, tres sensores infrarro
que forman el aparato sesorimo
La capa de entrada tiene t directamente de la tarea ó ta individuo. Cada una de las n aunque para que esto ocur mediciones de los sensores en
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motores del robot.
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curra es necesario realizar algunas operaciones s en este rango. Lo anterior se indica a continuació
69 tección del color blanco, a de luz ambiental o a la lor debe adecuarse a la detectan la presencia ó ido es detectado y 0 en
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Figura 11. Red neuronal de tres ca con el objetivo general y el objetiv a la red neuronal para el control d
Referente a la capa media de aparato de integración sensori donde n es el número total de binario 0 ó el valor discreto bin
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alor máximo posible de lectura es de 3200 que ientras que el valor mínimo es de 0 que correspon be escalar el valor de medida al rango antes menc s de luz tienen un valor máximo posible de 4000 qu ble en el medio, mientras que el valor mínimo ima presencia de luz ambiental, por lo que la med
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a de la red neuronal cuenta con ocho neuronas sorimotor. Por otro lado la capa de salida está form al de señales posibles, en donde la salida siempre se
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71 ó = (" # $ + &'
()
)
Sin embargo la producción de sonidos no depende solo de la activación o no de una sola neurona de la capa de salida, sino del conjunto de neuronas activas o no en esta está capa. Esta red neuronal utiliza un código binario en donde la salida de cada neurona en la capa final multiplicada por su posición en el arreglo de neuronas, que debe ser una potencia de dos, controla la emisión de sonido. Por ejemplo si se cuentan con dos neuronas de salida, la primera de ellas tendrá un valor posicional de 1 y la segunda un valor posicional de 2, sí las dos neuronas están activas se obtendrá como salida el sonido. El número de neuronas en la capa de salida determina el número de posibles sonidos que el robot puede emitir siendo este número una potencia de dos (ver tablas 1 y 2).
Figura 12. Red neuronal de tres capas para el control de movimiento de los individuos que solo deben cumplir con el objetivo general y el objetivo específico de acercarse a las áreas de luces. La capa de entrada cuenta con veintidós neuronas conectadas a ocho sensores infrarrojos, ocho sensores de luz ambiental, tres sensores
infrarrojos de piso y tres micrófonos. La capa intermedia cuenta con ocho neuronas que forman el aparato sesorimotor del controlador. La capa de salida está conectada directamente a los motores del robot.
Figura 13. Red neuronal de tres cumplir con el objetivo general. La
infrarrojos, tres sensores infrarrojo que forman el aparato sesoriactu
cuya configuración de encendido
Para el caso de la emisión de s de cinco secuencias sonoras qu embargo, existe la posibilidad pistas o agregando más valores
Figura 14. Red neuronal de tres cumplir con el objetivo genera entrada cuenta con catorce neur piso y tres micrófonos. La capa in
del controlador. La capa de salid apagado determina el sonido em
e tres capas para el control la comunicación de los individu La capa de entrada cuenta con catorce neuronas conect arrojos de piso y tres micrófonos. La capa intermedia cuen
actuador del controlador. La capa de salida está compues ndido o apagado determina el sonido emitido. El robot es
diferentes señales sonoras.
de sonidos en un ambiente real, el robot puede eleg as que son aquellas que forman parte de la librería d idad de crear más señales a partir de las combinaci lores al archivo que contiene a las pistas.
e tres capas para el control la comunicación de los individu neral y el objetivo específico de acercarse a las fuentes de
euronas conectadas a ocho sensores infrarrojos, tres sen a intermedia cuenta con ocho neuronas que forman el ap salida está compuesta por cinco neuronas, cuya configura do emitido. El robot es capaz de emitir hasta cinco señales
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elegir entre un máximo ría del robot e-puck. Sin inaciones de estas cinco
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Figura 15. Red neuronal de tres capas para el control la comunicación de los individuos que solo deben cumplir con el objetivo general y el objetivo específico de acercarse a las áreas de luz. La capa de entrada cuenta con veintidós neuronas conectadas a ocho sensores infrarrojos ocho sensores de luz ambiental, tres sensores infrarrojos de piso y tres micrófonos. La capa intermedia cuenta con ocho neuronas que forman el
aparato sesoriactuador del controlador. La capa de salida está compuesta por cinco neuronas, cuya configuración de encendido o apagado determina el sonido emitido. El robot es capaz de emitir hasta cinco
señales sonoras diferentes.