Los problemas de la cinemática inversa de manipuladores redundantes han sido investigados desde hace muchos años. La cinemática inversa es computacionalmente complicada y puede traer retardos significativos en el control en tiempo real. Para un robot redundante, cálculos adicionales son requeridos para la solución de la cinemática inversa a través de esquemas de optimización. Recientemente, las redes neuronales han sido ampliamente usadas en el control de robots, debido a que son rápidas, toleran fallos y son capaces de aprender. Basado en el hecho que los humanos no calculan exactamente la cinemática inversa, pero pueden hacer posicionamientos precisos de forma heurística, nosotros desarrollamos un mapeo de la cinemática inversa a través de una red neuronal difusa. La implementación del esquema propuesto ha demostrado que es factible que cuando existen los casos de redundancia y no redundancia, sea muy eficientemente computacional. El algoritmo presentado realiza las transformaciones espaciomotoras y las motoras-espacial. Simulaciones sobre un dedo antropomorfo se llevaron a acabo para evaluar el desarrollo de la red neurodifusa.

Se agradece el apoyo recibido por los miembros del grupo de investigación de Neurotecnología, Control y Robótica (NEUROCOR) del departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad Politécnica de Cartagena. Este trabajo fue financiado en parte por la CICYT-TIC99- 0446-C02-01, y por el proyecto PALOMA -IST- 2001-33073- de Investigación Básica.