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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.18.2017.tde-28112017-115319
Document
Author
Full name
Hélio D'Arbo Junior
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 1998
Supervisor
Committee
Araújo, Aluizio Fausto Ribeiro (President)
Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Zaverucha, Gerson
Title in Portuguese
Redes neurais recorrentes para produção de sequências temporais
Keywords in Portuguese
Planejamento
Redes neurais recorrentes
Sequências temporais
Abstract in Portuguese
Dois problemas de planejamento de trajetórias são tratados nesta dissertação, sendo um discreto e outro contínuo. O problema discreto consiste em estabelecer todos os estados intermediários de uma trajetória para levar um conjunto de quatro blocos de uma posição inicial à uma posição meta. O problema contínuo consiste em planejar e controlar a trajetória do braço mecânico PUMA 560. A classe de modelos que se utilizou nesta dissertação foram os modelos parcialmente recorrentes. O problema discreto foi utilizado com a finalidade de comparar os seis modelos propostos, buscando obter um modelo com bom desempenho para resolução de problemas de produção de seqüências temporais. Para o problema contínuo aplicou-se apenas o modelo que apresentou melhor desempenho na resolução do problema discreto. Em ambos os casos são apresentados como entrada para a rede, o ponto inicial e o ponto meta. Dois tipos de testes foram aplicados as arquiteturas: teste de produção e de generalização de seqüências temporais. Para cada problema foram criados quatro tipos distintos de trajetórias, com graus de complexidades diferentes. Para o problema discreto, em média, a arquitetura com realimentação da camada de saída para a camada de entrada e da camada de entrada para ela mesma, todos-para-todos, foi a que apresentou menor número de épocas e também os menores valores de erro durante o treinamento. Foi o único que conseguiu recuperar todos os padrões treinados e de forma geral apresentou melhor capacidade de generalização. Por isto, este modelo foi escolhido para ser aplicado na resolução do problema contínuo, tendo bom desempenho, conseguindo reproduzir as trajetórias treinadas com grande precisão. Para o problema discreto todos os modelos apresentaram baixa capacidade de generalização. Para o problema contínuo o modelo abordado apresentou-se de forma satisfatória mediante o acréscimo de ruído.
Title in English
Recurrent neural networks for production of temporal sequences
Keywords in English
Planning
Recurrent neural networks
Temporal sequence
Abstract in English
Two trajectory planning problems are discussed in this work, one of them being discrete and the other continuous. The discrete problem consists in establishing all the intermediate states o f a trajectory to move a set of four blocks from a initial to a goal position. The continuous problem consists in planning and controlling the trajectory of the PUMA 560 mechanical arm. The class of models utilized in this work were the partially recurrent models. The discrete problem was used in order to compare the six proposed models, aiming at the acquisition of a model with a good performance for the resolution of production of temporal sequence problems. For the continuous problem, only the model that presented better performance in solving the discrete problem was applied. The initial and goal point are presented as input for the network in both problems. Two types of tests were applied to the architectures: production and generalization of temporal sequence tests. Four distinct types of trajectories with different complexity levels were created for each problem. In average, for the discrete problem, the architecture with feedback from the output to the input layer and from input layer to itself all-to-all presented the lowest epoch number in addition to the lowest error values during the training. This was the only model that managed to recover all the patterns trained and in general presented better generalization capacity. For this reason, this model was chosen to be applied in the resolution of the continuous problem. It presented a good performance to the production of mechanical arm trajectories, managing to reproduce the trained trajectories with great accuracy. For the discrete problem, all the models presented low generalization capacity. For the continuous problem, the approached model presented itself in a satisfactmy manner by means of noise addition.
 
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Publishing Date
2017-11-28
 
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