Resumen de Learning to predict grasp reliability with a multifinger robot hand by using visual features
Antonio Morales Escrig 
En esta tesis nos centramos en el problema del agarre robótico, mas concretamente en el problema de la síntesis del agarre cuyo objeto es la determinación de los puntos sobre la superficie de un objeto sobre los cuales han de contactar los dedos para inmovilizarlo y manipularlo.
En esta tesis proponemos un enfoque experimental que hace uso de información sensorial, especialmente visual, y aplica técnicas de aprendizaje para hacer frente a las múltiples fuentes de incertidumbre que aparecen en las aplicaciones de servicio. Entre las principales contribuciones presentadas destacan el desarrollo de un par de algoritmos capaces de calcular rápidametne agarres de dos y tres dedos de objetos planos usando exclusivamente información visual.
La principal contribución de la tesis reside en el marco de aprendizaje desarrollado para este tipo de tareas. Este marco está compuesto de una descripción de cada uno de los agarres basada en información visual, una prueba experimental de la fiabilidad de un agarre, y un conjunto de algoritmos para la predicción y selección de agarres usando la experiencia anteriormente acumulada.
