Recurrent neural network learning with an application to the control of legged locomotion

Bugünün sanayisinde ve askeriyesinde robotların gerçek hayat uygulamaları için kullanımı artmakta olan bir eğilimdir. Robot platformları insanlar tarafından yürütülmesi verimli olmayan tehlikeli ve zor görevleri yerine getirebilme kapasitesine sahiptir. Verilen bir görevi halledebilen çeşitli robotik platformlar ve hareket algoritmaları vardır. Bunların arasında iki ayaklı robot platformları, ayaklı hayvanlara olan yapısal benzerliklerinden dolayı zor manevraların gerçekleştirilmesinde yüksek performans vaat etmektedir. Bu nedenle bacaklı hareket engebeli arazi ortamlarında zor manevraları uygulayabilmek için son derece arzu edilir. Ancak bu yapıların hem modellenmesi ve hem de kontrolü elde edilen büyük ölçüde doğrusal olmayan hareket denklemleri ve ters kinematik denklemlerinin hesaplama yükü sebebiyle oldukça zordur. Hayvanların merkezi sinir sistemleri ve omurilikleri hayvanın hareketinin kontrolünde beraber rol alır. Böyle iki ayaklı robot platformları kontrol etmek için sıklıkla kullanılan kontrol algoritmaları Merkezi Örüntü Üreteçlerine (MÖÜ) dayanmaktadır. Merkezi örüntü üreteçlerine dayanan kontrolörler, sinir ağlarının kullanımı da dahil olmak üzere farklı yollarla gerçekleştirilebilir. Ancak merkezi örüntü üreteçleri kararlı salınımlarını sürdürebilmek için sınırlandırılan değişken uzaylarından ötürü sadece hareketlerdeki omurilik tipi refleks temelli hareketleri taklit edebilme yeterliliğindedir. Tamamen tekrarlı sinir ağaları merkezi sinir sistemi gibi daha yüksek bilinç düzeyi ile hareket kontrolü yapabilme yeterliğine sahiptir böylece hareket uzayı genişletilebilir. Ne yazık ki, Tekrarlı Sinir Ağlarının (TSA) eğitimi uzun eğitim zamanı alır. Bundan başka eğitilmedikleri girdilere karşı davranışları tahmin edilemeyebilir ve eğitim süreci kararsızlıkla alakalı sorunlarla kolaylıkla karşılaşabilir. Bu sorunları çözebilmek için sinir ağları eğitim metotları çeşitli hızlandırma ve düzenlileştirme teknikleri ile değerlendirildi ve bunların başarıları birbirleriyle karşılaştırıldı. Kararlı bir eğitim sağlamak için zaman sabiti ve hata gradyanı sınırlama metotları kullanıldı ve bunların faydaları tartışıldı. Son olarak iki ayaklı robot yürüyüş bacak açıları bir grup farklı tekrarlı sinir ağı yapılandırmasına kararlılık arttırıcı metotlardan faydalanılarak öğretildi. Ortaya çıkan tekrarlı sinir ağlarının performansları değerlendirildi ve yapılandırma değişkenlerinin etkileri detaylı bir şekilde tartışıldı.