Neuronske mreže u upravljanju robotima

Uvod

Neuronske mreže (NN) omogućavaju robotima da uče iz podataka, prepoznaju obrasce i adaptivno donose odluke u realnom vremenu — što je ključno za savremenu robotiku i automatizaciju.

1️⃣ NN kontroler robota — struktura i funkcionalnost

Slika 1 Blok dijagram neuronske kontrole

Prikazan je blok-dijagram neuronske kontrole: senzorski podaci (pozicija, greška) ulaze u NN, koji generiše izlazne komande motorima robota. Mreža nadoknađuje nepoznate dinamike i omogućava precizniju kontrolu.

2️⃣ Iterativno učenje (ILC) za praćenje putanje

Slika 2 Struktura sloja neurona i petlja povratne veze

Ilustruje princip ILC integracije s NN: robot ponavlja zadatu trajektoriju, meri razliku između željene i ostvarene putanje, i prilagođava kontrolne signale — informacija se koristi za obučavanje mreže koja smanjuje grešku pri narednom pokušaju.

3️⃣ Reinforcement Learning (RL) u robotskoj kontroli

Slika 3 Duboko učenje sa pojačanjem

Ulaz (input) ide u neuronsku mrežu (action selection),

• Iz mreže se bira akcija (max operator),

• Akcija se šalje u okruženje (environment),

• Na osnovu povratne informacije (reward) vrši se ažuriranje težina mreže (network weight update).

Tako se ciklus učenja ponavlja dok agent ne nauči optimalnu politiku.

4️⃣ Vizija i adaptivna kontrola u realnom vremenu

Slika 4 Neuro-robotska arhitektura

Prikazuje sistem gde neuronska mreža kombinuje informacije sa vizuelnih senzora (npr. RGB kamere) za adaptivno pozicioniranje i hvatanje objekata — korigujući pokrete u realnom trenutku.

Zaključak

• NN kontroler omogućava adaptivnu kontrolu i praćenje u dinamičnim sistemima.

• ILC model koristi učenje iz ponovljenih grešaka za poboljšanje preciznosti.

• RL omogućava robotu da uči optimalne sekvence kroz nagrade i kazne.

• Vizuelno vođena NN kontrola čini gripanje i kretanje robota preciznim čak i u promenljivim uslovima.