Desarrollo de una plataforma robótica móvil con capacidad de identificar objetos y obedecer comandos de voz utilizando redes neuronales artificiales en Raspberry PI

En el presente trabajo se muestra el desarrollo de una plataforma robótica móvil, la cual fue construida a partir de un carro a control remoto como su estructura básica y empleando una Raspberry Pi 3 como unidad central de procesamiento, en esta última se instaló el sistema operativo Raspbian Stretch. El sensado y las acciones de control en los actuadores se llevaron a cabo por medio del software ROS, además, el reconocimiento de voz y objetos fue realizado por medio de técnicas de inteligencia artificial, tales como redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes. Para el reconocimiento de objetos se utilizaron las redes neuronales convolucionales Mini VGGNet y la red YOLOV3 (You Only Look Once), donde la arquitectura YOLO dio mejores resultados debido a que esta puede identificar múltiples objetos y generar una respuesta rápida gracias a su arquitectura y entrenamiento. En cuanto a la red neuronal recurrente se usó una arquitectura de 2 capas recurrentes bidireccionales de 150 células LSTM y bases de datos sustraídas de Google y openslr para el reconocimiento de algunos comandos en inglés. Por otro lado, se genero el mapa del interior de una casa por medio de las funciones de mapeo de ROS y el uso tele-dirigido de la plataforma, lo anterior se desarrollo para poner a prueba los conocimientos del software ROS y la fusión sensoricade un módulo IMU (unidad de medida de inercia) y el sensor láser 2Y0A02.Palabras claves: plataforma robótica móvil, red neuronal, ROS, YOLO, reconocimiento de voz.

• Autores: Amar Gil , Alejandro
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Politécnico Colombiano Jaime Izasa Cadavid
• Repositorio: ICARUS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.elpoli.edu.co:123456789/8653
• Acceso en línea: https://repositorio.elpoli.edu.co/handle/123456789/8653
• Palabra clave: Robots móviles. Redes neuronales. Robots autónomos.
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/