Diseño e implementación de un sistema basado en aprendizaje automático que facilite la percepción robótica del entorno por medio de sensores láser

The project presented below, has as an objective to realize a system based on machine learning methods, that allows a mobile robot to recognize and identify the objects found in the internal environments of the Autónoma de Occidente University, by using a low cost LIDAR sensor. Because at the presen...

Full description

Autores:: Llanos Neuta, Nicolas
Aponte Vivas, Sebastian

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2018

Institución:: Universidad Autónoma de Occidente

Repositorio:: RED: Repositorio Educativo Digital UAO

Idioma:: spa

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description	The project presented below, has as an objective to realize a system based on machine learning methods, that allows a mobile robot to recognize and identify the objects found in the internal environments of the Autónoma de Occidente University, by using a low cost LIDAR sensor. Because at the present time there is no sensor that gives a robot the capability to perceive and recognize the environment in which it is located. For this purpose, a system based on free software was designed, where the data acquisition was carried out together with one of the groups belonging to the robotics research group of the UAO directed by Dr. Victor Adolfo Romero Cano, conformed by Natali Velandia and Otoniel Rodríguez, making use of the laser sensor "hokuyo urg-04lx-ug01". In addition, different methods for processing point clouds were studied, since these are the final result of data acquisition with a laser sensor, the different methods for extracting characteristics were also studied and finally different machine learning techniques such as multi-layer perceptron and support vector machines were investigated and implemented to perform the classification. The final result was an integrated system, where the expectations were met, since the delicate processing of the point clouds and the correct extraction of characteristics contributed to the correct performance of the implemented classification methods
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[Consultado: 12 de abril de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/fgronP Colaboradores de Wikipedia. Raspberry Pi [en línea]. Wikipedia, La enciclopedia libre. [Consultado: 25 de julio de 2018]. Disponible en Internet: https://es.wikipedia.org/wiki/Raspberry_Pi --------. Regresión logística [en línea]. Wikipedia, La enciclopedia libre. [Consultado: 24 de marzo de 2017]. Disponible en internet: https://goo.gl/DLHbmc --------. Robótica autónoma [en línea]. Wikipedia, La enciclopedia libre. [Consultado: 23 de marzo de 2017]. Disponible en internet: https://goo.gl/e03XDr GONZÁLES, Andres. ¿Qué es Machine Learning? [en línea]. CleverData BigData Prediction. 1 de julio de 2014, párr. 1. [Consultado: 2 de mayo de 2018]. Disponible en internet: https://goo.gl/67f1j1 --------. Conceptos básicos de Machine Learning [en línea]. CleverData BigData Prediction. 30 de julio de 2014, párr. 3. [Consultado: 2 de mayo de 2018]. Disponible en internet: https://goo.gl/4piybr GRUPO DE ROBOTICA DE LA UNIVERSIDAD DE LEÓN. Overview [en línea]. PCL/OpenNI tutorial 4: 3D object recognition (descriptors). [Consultado: 27 de julio de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/DpR723 LAI, Kevin; BO, Liefeng y FOX, Dieter. Unsupervised Feature Learning for 3D Scene Labeling [en línea]. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Mayo del 2014. [Consultado: 10 de abril de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/nZk9Y6 LEDEZMA GARRIDO, Willmar. Máquinas De Soporte Vectorial (svm) Para La Detección De Nódulos Pulmonares En Tomografía Axial Computarizada (TAC) [en línea]. Trabajo de grado Magister en Ingeniería Electrónica. Bogotá. Pontificia Universidad Javeriana. Facultad de Ingeniería. 2012. p. 25. [Consultado: 25 de mayo de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/UAuoGP MUNGUÍA ALCALÁ, Rodrigo Francisco y GRAU SALDES, Antoni. SLAM con mediciones angulares: método por triangulación estocástica [en línea]. En: Ingeniería, Investigación y Tecnología. Abril, 2013, vol. 14, no. 2, p. 257. [Consultado 23 de marzo de 2017]. Disponible en internet: http://www.elsevier.es/es-revista-ingenieria-investigacion-tecnologia-104-pdf-S1405774313722418 OLLERO BATURONE, Aníbal. Robótica: Manipuladores y Robots Móviles [en línea]. España: Marcombo S.A. 2001, p. 4. [Consultado: 23 marzo de 2017]. Disponible en internet: https://goo.gl/NAEkdn OXFORD DICTIONARIES. Percibir [en línea]. [Consultado: 22 de marzo de 2017]. Disponible en Internet: https://goo.gl/T6cqmP PALMER POL, Alfonso y MONTAÑO MORENO, J.J. ¿Qué son las redes neuronales artificiales? Aplicaciones realizadas en el ámbito de las adicciones [en línea]. En: Adicciones. 1999, vol. 11, no. 3, p. 244. [Consultado: 16 de septiembre de 2018]. Disponible en Internet: http://disi.unal.edu.co/~lctorress/RedNeu/LiRna001.pdf PCL. Downsampling a PointCloud using a VoxelGrid filter [en línea]. PCL Documentation. [Consultado: 3 de julio de 2018]. Disponible en Internet: http://pointclouds.org/documentation/tutorials/voxel_grid.php --------. PCL Walkthrough [en línea]. PCL Documentation. [Consultado: 24 de marzo de 2017]. Disponible en: https://goo.gl/KWyQbq --------. What is PCL? [en línea]. PCL About. [Consultado: 24 de marzo de 2017]. Disponible en: http://pointclouds.org/about/ PÉREZ PORTO, Julian y GARDEY, Ana. Definición de percepción [en línea]. Definición De. (2008, Actualizado el 2012), párr. 6. [Consultado: 22 de marzo de 2017]. Disponible en Internet: http://definicion.de/percepcion/ RODRÍGUEZ JIMÉNEZ, Silvia. Desarrollo y Evaluación de Estrategias para Aplicaciones de Percepción 3D Usando Cámaras de Rango [en línea]. Trabajo de grado Doctorado en Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Automática. Leganés. Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática, 2015. p. 85. [Consultado: 23 de julio de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/HpXoFx ROS. About ROS [en línea]. ROS. [Consultado: 23 de marzo de 2017] Disponible en Internet: http://www.ros.org/about-ros/ RUSU, Radu Bogdan. Semantic 3D Object Maps for Everyday Manipulation in Human Living Environments [en línea]. Trabajo de grado Doctorado en Ciencias. Munich. Instituto de Informática de la Universidad Técnica de Munich. Facultad de Informática. 2009. p. 88. [Consultado: 23 de julio de 2018]. Disponible en Internet: http://mediatum.ub.tum.de/doc/800632/941254.pdf -------- y COUSINS, Steve. 3D is here: Point Cloud Library (PCL) [en línea]. En: IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Mayo, 2011, Shanghai, China, p. 2. [Consultado: 24 de marzo de 2017]. Disponible en: http://www.willowgarage.com/sites/default/files/icra11_0.pdf --------; BRADSKI, Gary; THIBAUX, Romain y HSU, Jhon. Fast 3D Recognition and Pose Using the Viewpoint Feature Histogram [en línea]. En: Proceedings of the 23rd IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). Octubre, 2010, Taipei, Taiwan, p. 3. [Consultado: 23 de julio de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/5xY6xv TDROBOTICA. Regulador Switching BEC 5V / 6V - 5A [en línea]. [Consultado: 25 de julio de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/Rjw1Ze YON YON, Ian Alon Francisco. Algoritmo para manipulación de objetos en un robot PR2 [en línea]. Trabajo de grado Ingeniería Civil en Computación e Ingeniería Civil Eléctrica. Santiago de Chile. Universidad de Chile. Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas. Departamento de Ciencias de la Computación, 2016. [Consultado: 20 de marzo de 2017]. Disponible en internet: https://goo.gl/t5d4b3 ZAFRA GRANADOS, Manuel. Construcción de mapas de exteriores mediante octrees para un robot móvil equipado con un telémetro láser 3D [en línea]. Trabajo de grado Ingeniero en Automática y Electrónica Industrial. Málaga. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática, 2015. [Consultado: 20 de marzo de 2017]. Disponible en internet: https://www.uma.es/media/tinyimages/file/Memoria.pdf ZAMORA, Erick. Robots Autónomos: Navegación [en línea]. Erik Zamora: Notas sobre Robótica Autónoma y Aprendizaje Automático. México. 8 de noviembre de 2015, párr. 2. [Consultado: 23 de marzo de 2017]. Disponible en internet: https://goo.gl/NI5Scc
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For this purpose, a system based on free software was designed, where the data acquisition was carried out together with one of the groups belonging to the robotics research group of the UAO directed by Dr. Victor Adolfo Romero Cano, conformed by Natali Velandia and Otoniel Rodríguez, making use of the laser sensor "hokuyo urg-04lx-ug01". In addition, different methods for processing point clouds were studied, since these are the final result of data acquisition with a laser sensor, the different methods for extracting characteristics were also studied and finally different machine learning techniques such as multi-layer perceptron and support vector machines were investigated and implemented to perform the classification. The final result was an integrated system, where the expectations were met, since the delicate processing of the point clouds and the correct extraction of characteristics contributed to the correct performance of the implemented classification methodsEl proyecto presentado a continuación, tiene como objetivo realizar un sistema basado en métodos de aprendizaje automático, que le permita a un robot móvil reconocer e identificar los objetos encontrados en entornos internos de la Universidad Autónoma de Occidente, por medio de un sensor LIDAR de bajo costo. Pues no existe actualmente un sensor que le brinde a un robot la capacidad de percibir y reconocer simultáneamente el ambiente en el que se encuentra. Para ello se diseñó un sistema basado en software libre haciendo uso del sensor laser "hokuyo urg-04lx-ug01”. Se estudiaron diferentes métodos para el procesamiento de nubes de puntos, pues estas son el resultado final de la adquisición de datos con un sensor láser, también se estudiaron los diferentes métodos de extracción de características. De la misma manera, se investigaron e implementaron diferentes técnicas de aprendizaje automático como el perceptrón multicapa y las máquinas de vectores de soporte, para llevar a cabo la clasificación. Se realizó la adquisición de datos junto con uno de los grupos perteneciente al semillero de robótica de la UAO dirigido por el Dr. Víctor Adolfo Romero Cano. Dicho grupo conformado por los estudiantes Natali Velandia y Otoniel Rodríguez. El resultado final corresponde a un sistema integrado, que logra cumplir con las expectativas del proyecto, pues el delicado procesamiento de las nubes de puntos y la acertada extracción de características contribuyeron al correcto desempeño de los métodos de clasificación implementadosProyecto de grado (Ingeniero Mecatrónico)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2018PregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a)application/pdf88 páginasspaUniversidad Autónoma de OccidenteIngeniería MecatrónicaDepartamento de Automática y ElectrónicaFacultad de IngenieríaDerechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidentehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2instname:Universidad Autónoma de Occidentereponame:Repositorio Institucional UAOARNAL BENEDICTO, Laura. Detección de personas con visión artificial y sensores de rango [en línea]. Trabajo de grado Maestría en Automática e Informática Industrial. Valencia. Universidad de Valencia. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática, 2012. [Consultado: 20 de marzo de 2017]. Disponible en internet: https://goo.gl/uEQeqH CASTRO GARCÍA, José Francisco. Fundamentos para la implementación de red neuronal perceptrón multicapa mediante software [en línea]. Trabajo de grado Ingeniero Electrónico. Guatemala. Universidad De San Carlos De Guatemala. Facultad de Ingeniería, 2006. p. 60. [Consultado: 28 de mayo de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/JY9mHq CENTRONIC. Adafruit Pro Trinket 5V 16 Mhz [en línea]. [Consultado: 25 de julio de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/FHqTZn CHOI, Sungjoon; ZHOU, Qian-Yi; MILLER, Stephen y KOLTUN, Vladlen. A Large Dataset of Object Scans [en línea]. 2016. [Consultado: 12 de abril de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/fgronP Colaboradores de Wikipedia. Raspberry Pi [en línea]. Wikipedia, La enciclopedia libre. [Consultado: 25 de julio de 2018]. Disponible en Internet: https://es.wikipedia.org/wiki/Raspberry_Pi --------. Regresión logística [en línea]. Wikipedia, La enciclopedia libre. [Consultado: 24 de marzo de 2017]. Disponible en internet: https://goo.gl/DLHbmc --------. Robótica autónoma [en línea]. Wikipedia, La enciclopedia libre. [Consultado: 23 de marzo de 2017]. Disponible en internet: https://goo.gl/e03XDr GONZÁLES, Andres. ¿Qué es Machine Learning? [en línea]. CleverData BigData Prediction. 1 de julio de 2014, párr. 1. [Consultado: 2 de mayo de 2018]. Disponible en internet: https://goo.gl/67f1j1 --------. Conceptos básicos de Machine Learning [en línea]. CleverData BigData Prediction. 30 de julio de 2014, párr. 3. [Consultado: 2 de mayo de 2018]. Disponible en internet: https://goo.gl/4piybr GRUPO DE ROBOTICA DE LA UNIVERSIDAD DE LEÓN. Overview [en línea]. PCL/OpenNI tutorial 4: 3D object recognition (descriptors). [Consultado: 27 de julio de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/DpR723 LAI, Kevin; BO, Liefeng y FOX, Dieter. Unsupervised Feature Learning for 3D Scene Labeling [en línea]. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Mayo del 2014. [Consultado: 10 de abril de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/nZk9Y6 LEDEZMA GARRIDO, Willmar. Máquinas De Soporte Vectorial (svm) Para La Detección De Nódulos Pulmonares En Tomografía Axial Computarizada (TAC) [en línea]. Trabajo de grado Magister en Ingeniería Electrónica. Bogotá. Pontificia Universidad Javeriana. Facultad de Ingeniería. 2012. p. 25. [Consultado: 25 de mayo de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/UAuoGP MUNGUÍA ALCALÁ, Rodrigo Francisco y GRAU SALDES, Antoni. SLAM con mediciones angulares: método por triangulación estocástica [en línea]. En: Ingeniería, Investigación y Tecnología. Abril, 2013, vol. 14, no. 2, p. 257. [Consultado 23 de marzo de 2017]. Disponible en internet: http://www.elsevier.es/es-revista-ingenieria-investigacion-tecnologia-104-pdf-S1405774313722418 OLLERO BATURONE, Aníbal. Robótica: Manipuladores y Robots Móviles [en línea]. España: Marcombo S.A. 2001, p. 4. [Consultado: 23 marzo de 2017]. Disponible en internet: https://goo.gl/NAEkdn OXFORD DICTIONARIES. Percibir [en línea]. [Consultado: 22 de marzo de 2017]. Disponible en Internet: https://goo.gl/T6cqmP PALMER POL, Alfonso y MONTAÑO MORENO, J.J. ¿Qué son las redes neuronales artificiales? Aplicaciones realizadas en el ámbito de las adicciones [en línea]. En: Adicciones. 1999, vol. 11, no. 3, p. 244. [Consultado: 16 de septiembre de 2018]. Disponible en Internet: http://disi.unal.edu.co/~lctorress/RedNeu/LiRna001.pdf PCL. Downsampling a PointCloud using a VoxelGrid filter [en línea]. PCL Documentation. [Consultado: 3 de julio de 2018]. Disponible en Internet: http://pointclouds.org/documentation/tutorials/voxel_grid.php --------. PCL Walkthrough [en línea]. PCL Documentation. [Consultado: 24 de marzo de 2017]. Disponible en: https://goo.gl/KWyQbq --------. What is PCL? [en línea]. PCL About. [Consultado: 24 de marzo de 2017]. Disponible en: http://pointclouds.org/about/ PÉREZ PORTO, Julian y GARDEY, Ana. Definición de percepción [en línea]. Definición De. (2008, Actualizado el 2012), párr. 6. [Consultado: 22 de marzo de 2017]. Disponible en Internet: http://definicion.de/percepcion/ RODRÍGUEZ JIMÉNEZ, Silvia. Desarrollo y Evaluación de Estrategias para Aplicaciones de Percepción 3D Usando Cámaras de Rango [en línea]. Trabajo de grado Doctorado en Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Automática. Leganés. Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática, 2015. p. 85. [Consultado: 23 de julio de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/HpXoFx ROS. About ROS [en línea]. ROS. [Consultado: 23 de marzo de 2017] Disponible en Internet: http://www.ros.org/about-ros/ RUSU, Radu Bogdan. Semantic 3D Object Maps for Everyday Manipulation in Human Living Environments [en línea]. Trabajo de grado Doctorado en Ciencias. Munich. Instituto de Informática de la Universidad Técnica de Munich. Facultad de Informática. 2009. p. 88. [Consultado: 23 de julio de 2018]. Disponible en Internet: http://mediatum.ub.tum.de/doc/800632/941254.pdf -------- y COUSINS, Steve. 3D is here: Point Cloud Library (PCL) [en línea]. En: IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Mayo, 2011, Shanghai, China, p. 2. [Consultado: 24 de marzo de 2017]. Disponible en: http://www.willowgarage.com/sites/default/files/icra11_0.pdf --------; BRADSKI, Gary; THIBAUX, Romain y HSU, Jhon. Fast 3D Recognition and Pose Using the Viewpoint Feature Histogram [en línea]. En: Proceedings of the 23rd IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). Octubre, 2010, Taipei, Taiwan, p. 3. [Consultado: 23 de julio de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/5xY6xv TDROBOTICA. Regulador Switching BEC 5V / 6V - 5A [en línea]. [Consultado: 25 de julio de 2018]. Disponible en Internet: https://goo.gl/Rjw1Ze YON YON, Ian Alon Francisco. Algoritmo para manipulación de objetos en un robot PR2 [en línea]. Trabajo de grado Ingeniería Civil en Computación e Ingeniería Civil Eléctrica. Santiago de Chile. Universidad de Chile. Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas. Departamento de Ciencias de la Computación, 2016. [Consultado: 20 de marzo de 2017]. Disponible en internet: https://goo.gl/t5d4b3 ZAFRA GRANADOS, Manuel. Construcción de mapas de exteriores mediante octrees para un robot móvil equipado con un telémetro láser 3D [en línea]. Trabajo de grado Ingeniero en Automática y Electrónica Industrial. Málaga. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática, 2015. [Consultado: 20 de marzo de 2017]. Disponible en internet: https://www.uma.es/media/tinyimages/file/Memoria.pdf ZAMORA, Erick. Robots Autónomos: Navegación [en línea]. Erik Zamora: Notas sobre Robótica Autónoma y Aprendizaje Automático. México. 8 de noviembre de 2015, párr. 2. [Consultado: 23 de marzo de 2017]. Disponible en internet: https://goo.gl/NI5SccIngeniería MecatrónicaAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Sensores remotosRobóticaPoint Cloud LibraryROSReconocimiento de objetos 3DMachine learningDiseño e implementación de un sistema basado en aprendizaje automático que facilite la percepción robótica del entorno por medio de sensores láserTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85PublicationTEXTT08198.pdf.txtT08198.pdf.txtExtracted texttext/plain103188https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/ee364794-ce15-4f3d-8fd2-b1ae52fb24d3/download6bd4daafa3ed12ba00436d1d65096a9dMD57TA8198.pdf.txtTA8198.pdf.txtExtracted texttext/plain2https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/b0bffc2b-1a2d-4b24-bd09-715616dddf77/downloade1c06d85ae7b8b032bef47e42e4c08f9MD59THUMBNAILT08198.pdf.jpgT08198.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6847https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/b28729db-3fc8-472d-9ea0-66dcd2b1538e/downloadd21a7dcce0e789f61ea2424612c853c0MD58TA8198.pdf.jpgTA8198.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg13536https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/7e08af1d-3543-444b-be1f-59ad738f1eaf/download62cab90976b3e9bb216cdd0894669a71MD510CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81031https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/7d4a4419-eb89-4e9e-b84b-70b2df4109c9/download934f4ca17e109e0a05eaeaba504d7ce4MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81665https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/eed470f4-de6c-475a-857a-7223640e641b/download20b5ba22b1117f71589c7318baa2c560MD54ORIGINALT08198.pdfT08198.pdfapplication/pdf1588873https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/626cb9b2-59cd-4af8-8914-6368d98bbe58/downloadd1ae8ad8d7eb83304743010626244d07MD55TA8198.pdfTA8198.pdfapplication/pdf828400https://dspace7-uao.metacatalogo.com/bitstreams/34b958e4-2c3b-4dc3-b22c-1fe910392ef5/downloadf3024a6772d7004b41c54e03dd1651fbMD5610614/10526oai:dspace7-uao.metacatalogo.com:10614/105262024-01-19 17:23:29.831https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidenteopen.accesshttps://dspace7-uao.metacatalogo.comRepositorio UAOrepositorio@uao.edu.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

Diseño e implementación de un sistema basado en aprendizaje automático que facilite la percepción robótica del entorno por medio de sensores láser

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