Reconocimiento de color y posición con un sensor Kinect para aplicación de robótica móvil
Se diseña un sistema de visión artificial para una aplicación de robótica móvil, logrando ensamblar y controlar un robot de prueba capaz de identificar y recoger objetos esféricos de color verde y naranja. En este proyecto se utiliza una tarjeta de desarrollo Raspberry Pi para procesar las imágenes...
- Autores:
-
García Preciado, Paola Andrea
González Forero, Sergio Nicolás
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/21442
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10554/21442
- Palabra clave:
- Procesamiento de imágenes
Sistemas embebidos
Sistemas de visión robótica
Algoritmos de detección
Medición de distancias
Image processing
Embedded systems
Robotic vision systems
Detection algorithms
Distance measurement
Ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas
Robótica
Procesamiento de imágenes
Sistemas embebidos de computadores
Visión en robots
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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Se diseña un sistema de visión artificial para una aplicación de robótica móvil, logrando ensamblar y controlar un robot de prueba capaz de identificar y recoger objetos esféricos de color verde y naranja. En este proyecto se utiliza una tarjeta de desarrollo Raspberry Pi para procesar las imágenes y datos de profundidad adquiridos con un sensor Kinect, y se establece una comunicación serial para transmitir esta información a un microcontrolador ARM Cortex de VEX. En el desarrollo del sistema de visión artificial se compararon tres algoritmos de reconocimiento de bordes: el método de Canny, el método de Sobel y el método Laplaciano, también se compararon tres filtros de color, utilizando los espacios de color HSV, HSL y Lab, se concluyó que los mejores algoritmos con menor tiempo de ejecución para la aplicación robótica fueron el filtro de color en el espacio Lab y el método Laplaciano para el reconocimiento de bordes. El microcontrolador y el sensor Kinect se alimentaron con baterías de niquel e hidruro metálico (Ni-MH) con la respectiva regulación para el sensor Kinect, para alimentar la tarjeta de desarrollo Raspberry Pi, se utilizó una batería de iones de litio (LiPo), de este modo se pudieron transportar todos los componentes dentro del robot de prueba y se controló inalámbricamente mediante una antena VEXnet2.0, obteniendo un robot inalámbrico y autónomo capaz de identificar en un 88.3% de efectividad sus objetivos. |
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessDe acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Colorado Montaño, Julián DavidMondragón Bernal, Iván FernandoGarcía Preciado, Paola AndreaGonzález Forero, Sergio Nicolás2017-06-13T22:11:51Z2020-04-16T16:40:39Z2017-06-13T22:11:51Z2020-04-16T16:40:39Z2016http://hdl.handle.net/10554/21442instname:Pontificia Universidad Javerianareponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepourl:https://repository.javeriana.edu.coSe diseña un sistema de visión artificial para una aplicación de robótica móvil, logrando ensamblar y controlar un robot de prueba capaz de identificar y recoger objetos esféricos de color verde y naranja. En este proyecto se utiliza una tarjeta de desarrollo Raspberry Pi para procesar las imágenes y datos de profundidad adquiridos con un sensor Kinect, y se establece una comunicación serial para transmitir esta información a un microcontrolador ARM Cortex de VEX. En el desarrollo del sistema de visión artificial se compararon tres algoritmos de reconocimiento de bordes: el método de Canny, el método de Sobel y el método Laplaciano, también se compararon tres filtros de color, utilizando los espacios de color HSV, HSL y Lab, se concluyó que los mejores algoritmos con menor tiempo de ejecución para la aplicación robótica fueron el filtro de color en el espacio Lab y el método Laplaciano para el reconocimiento de bordes. El microcontrolador y el sensor Kinect se alimentaron con baterías de niquel e hidruro metálico (Ni-MH) con la respectiva regulación para el sensor Kinect, para alimentar la tarjeta de desarrollo Raspberry Pi, se utilizó una batería de iones de litio (LiPo), de este modo se pudieron transportar todos los componentes dentro del robot de prueba y se controló inalámbricamente mediante una antena VEXnet2.0, obteniendo un robot inalámbrico y autónomo capaz de identificar en un 88.3% de efectividad sus objetivos.Is designed an artificial vision system for a mobile robotics application, being able to assemble and control a test robot capable of identify and collect spherical objects of green and orange color. In this project a Raspberry Pi development board is used to process the images and depth data acquired with a Kinect sensor, and is achieved a serial communication to transmit this information to a VEX ARM Cortex-based microcontroller. In the development of the artificial vision system there were compared three algorithms of edge detection: the Canny's method, the Sobel's method and the Laplacian method, there were also compared three color filters, using the HSV, HSL and Lab color spaces, it was concluded that the best algorithm with the shortest execution time for the robotic application, was the color filter using the Lab space and the Laplacian method for the edge detection. The VEX ARM Cortex-based microcontroller and the Kinect sensor were fed by Nickel-metal hydride batteries (Ni-MH) with the respective regulation for the Kinect sensor, for feeding the Raspberry Pi development board, it was used a lithium ion battery (LiPo), in this way it was able to carry all the components in the test robot and it was wireless controlled using a VEXnet2.0 antenna, obtaining a wireless and an autonomous robot capable to identify with an 88.3% of effectiveness his targets.Ingeniero (a) ElectrónicoPregradoPDFapplication/pdfspaPontificia Universidad JaverianaIngeniería ElectrónicaFacultad de IngenieríaProcesamiento de imágenesSistemas embebidosSistemas de visión robóticaAlgoritmos de detecciónMedición de distanciasImage processingEmbedded systemsRobotic vision systemsDetection algorithmsDistance measurementIngeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicasRobóticaProcesamiento de imágenesSistemas embebidos de computadoresVisión en robotsReconocimiento de color y posición con un sensor Kinect para aplicación de robótica móvilTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisORIGINALGarciaPreciadoPaolaAndrea2016.pdfapplication/pdf2690887http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/21442/1/GarciaPreciadoPaolaAndrea2016.pdf18bf7e462b4726d4dc9a19c45e1c539dMD51open accessTHUMBNAILGarciaPreciadoPaolaAndrea2016.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg2871http://repository.javeriana.edu.co/bitstream/10554/21442/2/GarciaPreciadoPaolaAndrea2016.pdf.jpgcd6ac74c4d6660b94f4bd567a7263bcaMD52open access10554/21442oai:repository.javeriana.edu.co:10554/214422022-05-02 15:27:29.038Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javerianarepositorio@javeriana.edu.co |