Sistema de evasión de obstáculos en robot humanoide de 18 GDL mediante clasificador basado en RNA.

Oscar David De Jesús Díaz

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dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Salvador Martínez Cruz	es_ES
dc.creator	Oscar David De Jesús Díaz	es_ES
dc.date	2023-07-01
dc.date.accessioned	2023-08-11T13:37:19Z
dc.date.available	2023-08-11T13:37:19Z
dc.date.issued	2023-07-01
dc.identifier.uri	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/8981
dc.description	En la última década, ha habido un creciente interés en la investigación de robots que utilizan sensores para lograr una correcta identificación y comprensión del entorno en el que operan. Estos trabajos de investigación son de suma importancia, ya que permiten a los robots interactuar de manera más efectiva con su entorno y realizar tareas complejas de manera autónoma. En el presente trabajo, se propone la implementación del sensor de visión HaVimo2.0 en un robot humanoide Bioloid Premium con el objetivo de lograr la detección y evasión de obstáculos. El sensor de visión HaVimo2.0 es conocido por su capacidad para capturar imágenes de alta resolución y su capacidad de procesamiento incorporada, lo que lo convierte en una elección adecuada para este propósito. La implementación conlleva el desarrollo de software de bajo nivel C embebido que permite establecer una comunicación funcional y adecuada entre el sensor HaVimo2.0 y el controlador del robot humanoide, CM-530. Este enfoque permite aprovechar al máximo las capacidades del sensor y el controlador al mismo tiempo. Para el procesamiento que será llevado a cabo por parte del controlador, se utiliza como método clasificador de las diferentes imágenes capturadas por parte del sensor, la implementación de una Red Neuronal Artificial (RNA) entrenada por Aprendizaje Maquina, mejor conocido como Machine Learning. El actual desarrollo propone la utilización de una RNA aplicada a un robot humanoide Bioloid Premium, para que, en conjunto con el resto de los elementos del sistema, éste tenga la capacidad y rendimiento que tienen robots de la misma empresa Robotis© de gama alta que ya incluyen la capacidad de hacer el reconocimiento y evasión de obstáculos de fábrica, pero que sin embargo, lo realizan teniendo un valor 6 u 8 veces mayor al que alcanza el sistema del presente proyecto en conjunto con todos sus elementos.	es_ES
dc.format	Adobe PDF	es_ES
dc.language.iso	spa	es_ES
dc.publisher	Ingeniería	es_ES
dc.relation.requires	No	es_ES
dc.rights	Acceso Abierto	es_ES
dc.subject	Ingeniería y Tecnología	es_ES
dc.subject	Ciencias Tecnológicas	es_ES
dc.subject	Tecnología e Ingeniería Mecánicas	es_ES
dc.title	Sistema de evasión de obstáculos en robot humanoide de 18 GDL mediante clasificador basado en RNA.	es_ES
dc.type	Tesis de licenciatura	es_ES
dc.creator.tid	curp	es_ES
dc.creator.identificador	JEDO991101HQTSZS01	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Ingeniería Mecánica y Automotriz	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Licenciatura	es_ES