Neste artigo é apresentado um sistema de controle distribuído
para robôs manipuladores baseado em uma rede neural auto-organizável,
chamada rede competitiva e hebbiana temporal (CHT). A rede CHT
aprende e reproduz trajetórias complexas (contendo estados repetidos)
por meio de dois conjuntos de conexões sinápticas: conexões competitivas
de propagação para frente armazenam os estados individuais de uma
trajetória, enquanto conexões hebbianas laterais codificam a ordem
temporal dos estados dessa trajetória. A rede CHT economiza espaço de
memória ao armazenar apenas uma única cópia de cada estado repetido de
uma trajetória complexa. Além disso, ambigüidades que ocorrem durante
a reprodução desta trajetória são resolvidas por meio de informação de
contexto temporal. Uma ferramenta de comunicação distribuída é utilizada
junto com a rede CHT no controle em tempo real, ponto-a-ponto, de um robô
PUMA 560. A performance do sistema é discutida e comparada com outras
abordagens por redes neurais.
