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

Abstract

En el desarrollo de los robots de asistencia un reto importante consiste en mejorar la percepción espacial de los robots para la identificación de objetos en diversos escenarios. Para ello, es preciso desarrollar herramientas de análisis y procesamiento de datos de visión estereoscópica artificial. Por esta razón, el presente artículo describe un algoritmo de redes neuronales convolucionales (CNN) implementado en una Raspberry Pi 3 ubicada en la cabeza de una réplica del robot humanoide de código abierto InMoov para estimar la posición en X, Y, Z de un objeto dentro de un entorno controlado. Este artículo explica la construcción de la parte superior del robot InMoov, la aplicación de Transfer Learning para detectar y segmentar un objeto dentro de un entorno controlado, el desarrollo de la arquitectura CNN y, por último, la asignación y evaluación de parámetros de entrenamiento. Como resultado, se obtuvo un error promedio estimado de 27 mm en la coordenada X, 21 mm en la coordenada Y y 4 mm en la coordenada Z. Estos datos son de gran impacto y necesarios al momento de usar esas coordenadas en un brazo robótico para que alcance el objeto y lo agarre, tema que queda pendiente para un futuro trabajo.

Synthesis and Characterization of Polyhydroxyalkanoate/Graphene Oxide/Nanoclay Bionanocomposites: Experimental Results and Theoretical Predictions via Machine Learning Models

“…They use convolution operations to extract features from the data and reduce their dimensionality. They are typically composed of convolution and pooling layers that reduce the size of the data as the information moves through the network [ 38 ].…”