Implementación de un sistema de visión artificial de detección y evasión de obstáculos para un robot móvil tipo oruga

El proyecto se centra en la implementación de un avanzado algoritmo de detección de objetos, para identificar obstáculos en entornos dinámicos. Se busca mejorar la capacidad de los vehículos autónomos para interactuar con su entorno, especialmente en la detección de obstáculos a través de la visión...

Full description

Autores:
Gómez Silva, Leidy Daniela
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/23082
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/23082
Palabra clave:
Autonomus robot
Mechatronic
Artificial vision
Obstacle avoidance
Manipulators
Technological innovations
Agricultural development
Investigation and development
Simulation methods
Mecatrónica
Manipuladores
Innovaciones tecnológicas
Desarrollo agrícola
Investigación y desarrollo
Métodos de simulación
Visión artificial
Robots autónomos
Evasión de obstáculos
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description El proyecto se centra en la implementación de un avanzado algoritmo de detección de objetos, para identificar obstáculos en entornos dinámicos. Se busca mejorar la capacidad de los vehículos autónomos para interactuar con su entorno, especialmente en la detección de obstáculos a través de la visión artificial. El enfoque principal es simplificar el procesamiento de imágenes y reducir la complejidad mediante la eliminación de ruido, mejorando así la interpretación de las imágenes captadas. Este proyecto tiene aplicaciones prácticas, como la implementación en vehículos autónomos destinados a la agricultura, específicamente en el cultivo de café. La finalidad es aumentar la eficiencia en la detección y evasión de obstáculos, contribuyendo así a la mejora de la productividad y la salud de los trabajadores en el campo. El sistema propuesto se basa en visión artificial para tomar decisiones en tiempo real, generando trayectorias alternativas en caso de obstáculos. Los objetivos incluyen diseñar un sistema de visión, implementar algoritmos de evasión, simular el sistema en un ambiente virtual y validar su funcionamiento en condiciones reales en un área controlada.
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Se busca mejorar la capacidad de los vehículos autónomos para interactuar con su entorno, especialmente en la detección de obstáculos a través de la visión artificial. El enfoque principal es simplificar el procesamiento de imágenes y reducir la complejidad mediante la eliminación de ruido, mejorando así la interpretación de las imágenes captadas. Este proyecto tiene aplicaciones prácticas, como la implementación en vehículos autónomos destinados a la agricultura, específicamente en el cultivo de café. La finalidad es aumentar la eficiencia en la detección y evasión de obstáculos, contribuyendo así a la mejora de la productividad y la salud de los trabajadores en el campo. El sistema propuesto se basa en visión artificial para tomar decisiones en tiempo real, generando trayectorias alternativas en caso de obstáculos. Los objetivos incluyen diseñar un sistema de visión, implementar algoritmos de evasión, simular el sistema en un ambiente virtual y validar su funcionamiento en condiciones reales en un área controlada.1. INTRODUCCIÓN 6 2. JUSTIFICACIÓN 7 3. OBJETIVOS 8 3.1. OBJETIVO GENERAL 8 3.2. OBJETIVOS ESPECIFICOS 8 4. ESTADO DEL ARTE 9 5. MARCO TEÓRICO 11 5.1. APRENDIZAJE PROFUNDO 11 5.1.1. Redes Neuronales Artificiales 12 5.1.2. Algoritmo de aprendizaje automatizado 14 5.1.3. Redes Neuronales Convolucionales 14 5.1.4. Retro-propagación 18 5.2. YOLO 22 5.2.1. Arquitectura Neuronal 22 5.2.2. Procesamiento 24 5.3. ALGORITMOS DE TRAYECTORIAS 25 5.3.1. METODOS DE PLANIFICACIÓN DE TRAYECTORIAS 25 5.3.2. ALGORITMO A ESTRELLA 26 5.3.3. DESCOMPOSICIÓN EN CELDAS 27 5.3.4. RRT y RRT* 28 6. DESARROLLO Y DISEÑOS (según metodología planteada) 29 6.1. CARACTERIZACIÓN DEL ROBOT TIPO ORUGA 29 6.2. MODELO DINAMICO DEL MOTOR 29 6.2.1. DATOS MOTOR 31 6.2.2. ENCODER DE CUADRATURA 31 6.2.3. ZONA MUERTA DEL MOTOR 34 6.3. PRINCIPIO DE FUNCIONAMIENTO DE UN ROBOT DIFERENCIAL 35 6.4. MODELO CINEMÁTICO DE ROBOT DIFERENCIAL DIRECTO 36 6.5. METODO DE EULER 38 6.6. RELACIÓN DE VELOCIDADES GLOBALES CON VELOCIDADES DE LOS MOTORES 39 6.7. CARACTERIZACIÓN DEL SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL 39 6.7.1. ETIQUETADO DEL DATASET 39 6.8. SISTEMA DE GENERACIÓN DE TRAYECTORIAS 42 6.8.1. ANALISIS DEL CULTIVO 42 6.9. SOFTWARE 44 6.10. HARDWARE 44 6.11. ENTRENAMIENTO DE RED NEURONAL 45 7. RESULTADOS Y EVIDENCIAS 46 7.1. IMPLEMENTACIÓN DEL CONTROLADOR DEL ROBOT 46 7.1.1. CÁLCULO DE CONSTANTES PARA DINÁMICA DEL ROBOT 46 7.1.2. LIMITES DE SEÑALES 46 7.1.3. RESPUESTA DE CADA MOTOR EN LAZO ABIERTO 46 7.1.4. CONTROL PID CON LAMBDA EN CADA MOTOR 47 7.1.5. CONTROL PID CON SINTONIA FINA 48 7.2. ALGORITMO GENERACIÓN DE TRAYECTORIAS 48 7.2.1. CON OBSTÁCULOS MAPEADOS 49 7.2.2. CON OBSTÁCULOS SIN MAPEAR 51 7.2.3. CON OBSTRUCCIÓN TOTAL DEL PASO 52 7.3. RESULTADOS ENTRENAMIENTO RED YOLO 53 7.4. POS-PROCESAMIENTO DE RED NEURONAL 56 7.5. SISTEMA DE DETECCIÓN Y EVASIÓN DE OBSTÁCULOS 57 8. CONCLUSIONES 59 9. REFERENCIAS 59 10. ANEXOS 60PregradoThe project focuses on the implementation of an advanced object detection algorithm to identify obstacles in dynamic environments. The aim is to improve the ability of autonomous vehicles to interact with their environment, especially in detecting obstacles through artificial vision. The main focus is to simplify image processing and reduce complexity by removing noise, thereby improving the interpretation of captured images. This project has practical applications, such as implementation in autonomous vehicles for agriculture, specifically in coffee cultivation. The purpose is to increase efficiency in the detection and evasion of obstacles, thus contributing to improving the productivity and health of workers in the field. The proposed system is based on artificial vision to make decisions in real time, generating alternative trajectories in case of obstacles. The objectives include designing a vision system, implementing evasion algorithms, simulating the system in a virtual environment, and validating its operation under real conditions in a controlled area.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Implementación de un sistema de visión artificial de detección y evasión de obstáculos para un robot móvil tipo orugaImplementation of an artificial vision system for obstacle detection and avoidance for a caterpillar-type mobile robotIngeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPAutonomus robotMechatronicArtificial visionObstacle avoidanceManipulatorsTechnological innovationsAgricultural developmentInvestigation and developmentSimulation methodsMecatrónicaManipuladoresInnovaciones tecnológicasDesarrollo agrícolaInvestigación y desarrolloMétodos de simulaciónVisión artificialRobots autónomosEvasión de obstáculosReuters. (2016, 23 de agosto). Se acabaron los recolectores de café: Colombia le apunta a máquinas para su cosecha. Portafolio. Recuperado de: https://www.yoamoelcafedecolombia.com/2016/09/06/se-acabaron-los- recolectores-de-cafe-colombia-le-apunta-a-maquinas-para-su-cosecha/R.A. Tabile and R.V Sousa, A.J.V. Porto, R.Y. Inamasu, “Design and development of a mobile robotic platform for agricultural applications”,2015 IEEE, recuperado: https://ieeexplore-ieee-org.aure.unab.edu.co/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7487283 [Accessed: 04- Feb- 2020]J. Chen, T. liu and S. Shen, "Online Generation of Collision-Free Trajectories for Quadrotor Flight in Unknown Cluttered Environments", 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2016. [Online]. Available: https://ieeexplore-ieee-org.aure.unab.edu.co/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7487283 . [Accessed: 04- Feb- 2020].Nadal-Serrano, J., & Lopez-Vallejo, M. (2015). A Survey on Theoretical and Practical Aspects of Imaging Aids for Artificial Vision in Professional Environments. IEEE Sensors Journal. Recuperado de https://ieeexplore-ieee-org.aure.unab.edu.co/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7006655Constante, P., Gordón, A., Chang, O., Escobar, I., & Acuna, F. (2016). Artificial Vision Techniques for Strawberry's Industrial Classification. Recuperado de https://ieeexplore-ieeeorg.aure.unab.edu.co/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7555221Song, K., Chang, Y. y Chen, J. (2019). 3D Vision for Object Grasp and Obstacle Avoidance of a Collaborative Robot. Recuperado de https://ieeexplore-ieeeorg.aure.unab.edu.co/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8868694Salgado L., J. A., Solaque G., L. E. y Guillermo, S. H. (2018). Localization and Mapping in Semi-Urban Environments with Unmanned Vehicles for Agriculture-Oriented Labours. En 2018 IEEE 2nd Colombian Conference on Robotics and Automation (CCRA) (pp. 1-6). BarranquillaGoodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). 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Formato de autorización de uso por los autores.docx.pdfAutorización uso de autoresapplication/pdf70829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/23082/2/h.%20Formato%20de%20autorizaci%c3%b3n%20de%20uso%20por%20los%20autores.docx.pdf872a889af4801e7951bee2f5e08f35f6MD52open accessi.LDGSCarta de aprobación de la Facultad.docx_firmado.pdfi.LDGSCarta de aprobación de la Facultad.docx_firmado.pdfCarta aprobación Facultadapplication/pdf85430https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/23082/3/i.LDGSCarta%20de%20aprobaci%c3%b3n%20de%20la%20Facultad.docx_firmado.pdfb9d7cd804f691c44cac009c4aae02658MD53open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/23082/4/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD54open accessTHUMBNAILLibro-ProyectoGrado(1) (1).pdf.jpgLibro-ProyectoGrado(1) (1).pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4207https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/23082/5/Libro-ProyectoGrado%281%29%20%281%29.pdf.jpgd1ab4c3fc5dd73b56265a807a3b8d906MD55open accessh. 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