Desarrollo de un sistema de percepción robótica para monitorear los puntos ciegos de camiones rígidos de dos ejes

En este proyecto se diseñó e implementó un sistema de percepción robótica para monitorear los puntos ciegos de camiones rígidos de dos ejes, utilizando como plataforma experimental un automóvil instrumentado con diferentes sensores. El sistema se desarrolló de tal manera que puede ser implementado e...

Full description

Autores:
Castañeda Cano, Jhonathan Stiven
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Autónoma de Occidente
Repositorio:
RED: Repositorio Educativo Digital UAO
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:red.uao.edu.co:10614/14455
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10614/14455
https://red.uao.edu.co/
Palabra clave:
Ingeniería Mecatrónica
Robótica
Detectores de vehículos
Robotics
Vehicle detectors
Puntos ciegos
Detección
Monitoreo
Camión
Rights
openAccess
License
Derechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2022
Description
Summary:En este proyecto se diseñó e implementó un sistema de percepción robótica para monitorear los puntos ciegos de camiones rígidos de dos ejes, utilizando como plataforma experimental un automóvil instrumentado con diferentes sensores. El sistema se desarrolló de tal manera que puede ser implementado en un camión de una manera intuitiva por un conductor y cuenta con módulos de apoyo para la calibración de los sensores utilizados. Se implementaron módulos de visión computacional y detección de objetos usando redes neuronales artificiales, además, se implementó un sistema de detección redundante con el apoyo de sensores LiDAR; Con estos se genera una serie de alertas para el conductor que le permiten conocer cuando existen determinados objetos en los puntos ciegos del vehículo y cuándo alguno de estos se encuentra demasiado cerca del vehículo. Para la visualización de las alertas generadas por el sistema y para darle al conductor una herramienta de retroalimentación visual integra se implementó una interfaz de usuario que despliega una imagen virtual de vista de pájaro generada con los fotogramas de múltiples cámaras instaladas en el vehículo instrumentado, en la que además es posible visualizar la posición estimada de los objetos detectados alrededor del vehículo con respecto a su marco de referencia local.