Algoritmos de aprendizaje en visión artificial para la captura de objetos en un espacio tridimensional

Abstract

La presente tesis aborda el tema de Robot Grasping desde un enfoque de la Inteligencia Artificial y la Visión por Computador. Este trabajo se basa en las características de la imagen de un objeto para inferir su punto de agarre sin realizar una reconstrucción tridimensional total de este, experimentando con tres algoritmos de aprendizaje y realizando pruebas de reconstrucción tridimensional. El interés en desarrollar este tema surgió del deseo de dotar a un brazo robótica de la autonomía suficiente para que manipule objetos en un ambiente tridimensional. Para pensar en cómo desarrollar esta autonomía, como en muchos de los trabajos realizados en robótica, se observó primeramente cómo tos humanos realizamos esta actividad. Los algoritmos de aprendizaje entrenados durante el desarrollo de la presente tesis clasifican las características bidimensionales de las imágenes de objetos de uso doméstico con la finalidad de inferir un punto apropiado para su manipulación. Estos se integran a otros algoritmos que calculan las coordenadas tridimensionales de dicho punto Las experimentaciones de tos algoritmos de aprendizaje y de obtención de coordenadas tridimensionales se realizan con objetos reales y en un espacio de trabajo real para demostrar que su aplicación es viable y útil en el control de cualquier brazo robótica. En el primer capítulo I se introducirá el tema, se presentará la justificación, planteamiento del problema, los objetivos, así como también los alcances y las limitaciones del trabajo. En el capítulo II se expondrán los fundamentos principales de la Visión por Computador, empezando por los fundamentos más básicos y luego explicando aquellos que se usaron en el desarrollo del tema. Las ecuaciones en este capítulo se presentarán de una forma general ya que son tas bases sobre las cuales se hace el desarrollo del tema El capítulo III empieza describiendo los fundamentos de los algoritmos de aprendizaje usados, así como también los algoritmos de entrenamiento y de obtención de coordenadas tridimensionales. Las ecuaciones y los cálculos que se muestran en este capítulo son lo más cercano a lo desarrollado en este tema. Se presentarán también unos ejemplos de los algoritmos de reconstrucción tridimensional para facilitar su comprensión. En el último capítulo se muestra un brazo robótico a manera de ejemplo para explicar su integración con el sistema de visión a desarrollar. Después, se expondrán los resultados obtenidos del entrenamiento y aplicación de los algoritmos de aprendizaje al problema así como también los resultados de la reconstrucción tridimensional. En la parte final se expondrán las conclusiones a las que se llegó después de desarrollar la tesis. En el apéndice se han colocado los programas que se usaron para las etapas de entrenamiento, evaluación, calibración de cámaras y reconstrucción tridimensional.