Movement detection for object tracking applied to the InMoov robot head

Red neuronal convolucional para la percepción espacial del robot InMoov a través de visión estereoscópica como tecnología de asistencia

“…Esto con el fin de evaluar, primero, el desempeño de la red convolucional bajo estas condiciones para, posteriormente, analizar cuando la orientación de la imagen cambia por movimientos de la cabeza y de las cámaras. La definición de los sistemas de referencias está basada en el trabajo realizado por Valencia, et al (2016), lo cual se explica en detalle en la siguiente sección.…”

“…En la Figura 3 se muestra el esquema geométrico proyectado desde la vista superior para la captura y procesamiento de las imágenes de las cámaras. Esta figura contiene los parámetros fijos del sistema tales como: separación entre cámaras LI y RI de 62.27 mm, rangos del campo de visión de las cámaras LI y RI en el eje X los cuales son de 70°, restricciones determinadas por la distancia F al punto crítico de oclusión O de 107.167 mm, el cual está encargado de definir el área limitante para el rastreo de objetos LI-O-RI y, finalmente, los ángulos θ = 73.8° y = 36.2, los cuales se forman por la geometría generada con la posición de las cámaras, el campo de visión y F. Por último, P es la distancia desde el punto de oclusión crítico y el objeto de interés (Valencia, et al 2016).…”

“…Estos campos están permitiendo a los robots adoptar la capacidad con la que los humanos y gran parte de los animales interactúan con su entorno, mejorando y potencializando la teoría tradicional del control. Tal que se replican mecanismos complejos de la biología como, por ejemplo, la visión estereoscópica, la cual es una forma biológica utilizada para identificar profundidad y relieve en una imagen (Valencia et al, 2016).…”