Vergara Limón, SergioGonzález Calleros, Juan ManuelGONZALEZ CALLEROS, JUAN MANUEL; 102195VERGARA LIMON, SERGIO; 22133Carreón Díaz de León, Carlos Leopoldo2023-11-242023-11-242023-07https://hdl.handle.net/20.500.12371/19517“En este trabajo de tesis se desarrolla una red neuronal convolucional para la identificación paramétrica de dos robots experimentales. En el estado del arte se encuentran metodologías convencionales de identificación paramétrica que utilizan mínimos cuadrados para hallar los parámetros dinámicos. Sin embargo, estas metodologías convencionales requieren tiempo ya que es necesario hallar una trayectoria óptima para que se puedan hallar los parámetros dinámicos. Las redes neuronales convolucionales han mostrado una gran utilidad en tareas de clasificación y regresión de datos, por lo que se ha utilizado esta arquitectura en este trabajo. En el estado del arte se han encontrado trabajos de identificación paramétrica que utilizan redes neuronales, sin embargo, son utilizadas para auxiliar en la identificación paramétrica y no son utilizadas para hallar los parámetros directamente. Para realizar la identificación paramétrica en esta tesis, se utiliza una imagen generada con una técnica propuesta que utiliza las señales de posición, velocidad, aceleración y torque: se utiliza el modelo dinámico de un robot cartesiano y un brazo robot que son los dos casos de estudio”.pdfspaINGENIERÍA Y TECNOLOGÍARobótica--InvestigaciónSistemas de reconocimiento de patrones--Procesamiento de datosInteligencia artificialProcesamiento de imágenes--Técnicas digitalesRedes neuronales (Computación)AlgoritmosTesis de doctoradoopenAccess