Desarrollo de un vehículo inteligente autónomo a escala utilizando técnicas de aprendizaje profundo para el servicio de transporte de objetos en entornos hospitalarios y reducción de la interacción humana entre el personal médico y los pacientes
Este proyecto consiste en el desarrollo de un vehículo inteligente autónomo de tracción diferencial con un chasís en aluminio de 60x45 cm de base y 65 cm de alto con la capacidad de transportar 10 kg y desplazarse de forma autónoma en base a un sistema personalizado tipo SLAM (Localización y Mapeo S...
- Autores:
-
González Pilonieta, Jhorman David
Díaz Bayona, Jorge Luis
Molina Lache, Richard Manuel
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/15764
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/15764
- Palabra clave:
- Mechatronic
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Development of an intelligent autonomous vehicle at scale using deep learning techniques for the transport service of objects in hospital environments and reduction of human interaction between medical staff and patients |
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Este proyecto consiste en el desarrollo de un vehículo inteligente autónomo de tracción diferencial con un chasís en aluminio de 60x45 cm de base y 65 cm de alto con la capacidad de transportar 10 kg y desplazarse de forma autónoma en base a un sistema personalizado tipo SLAM (Localización y Mapeo Simultáneo) con una cámara RGB-D, un mapa tridimensional de puntos de la zona generado con la técnica SLAM, un algoritmo de navegación para el seguimiento de una ruta calculada con una adaptación del algoritmo A-star, un controlador de velocidad apoyado en codificadores incrementales, y un algoritmo de detección y evasión de obstáculos conformado por una red neuronal para detectar persona, camilla, silla, canasta, caja, puerta, escritorio, equipo médico y aviso de peligro, una función de estimación de posición del objeto basado en la información de profundidad y campo de visión de la cámara RGB-D, y una función de actualización del mapa para planificación de ruta con la demarcación de la zona de estimación del obstáculo detectado como zona no accesible. Todo se ejecuta en Python y C++ en una Jetson Nano con sistema operativo Ubuntu 18.04 a través de una aplicación de interfaz de usuario que permite darle instrucciones al AIV y monitorearlo desde una pantalla a bordo del robot o un PC conectado mediante Wi-Fi que puede usarse para tele consultas y reducir el contacto físico en un entorno hospitalario. |
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Todo se ejecuta en Python y C++ en una Jetson Nano con sistema operativo Ubuntu 18.04 a través de una aplicación de interfaz de usuario que permite darle instrucciones al AIV y monitorearlo desde una pantalla a bordo del robot o un PC conectado mediante Wi-Fi que puede usarse para tele consultas y reducir el contacto físico en un entorno hospitalario.INTRODUCCIÓN 12 1. ESTADO DEL ARTE 13 2. MARCO TEÓRICO 16 2.1 ANÁLISIS DINÁMICO DE UN ROBOT DE TRACCIÓN DIFERENCIAL16 2.2 ALGORITMOS DE PLANIFICACIÓN DE TRAYECTORIA 18 2.3 ALGORITMOS DE DETECCIÓN DE OBSTÁCULOS MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIAL 19 2.4 ALGORITMOS DE AUTO LOCALIZACIÓN 20 3. OBJETIVOS 23 3.1 OBJETIVO GENERAL 23 3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 23 4. DESARROLLO Y DISEÑOS 24 4.1. DISEÑO MECÁNICO Y ELÉCTRICO 24 4.2. CONSTRUCCIÓN DEL PROTOTIPO DE AIV 41 4.3. PLANIFICACIÓN DE RUTA 45 4.4. AUTO LOCALIZACIÓN 50 4.5. EVASIÓN DE OBSTÁCULOS CON VISIÓN ARTIFICIAL 56 4.6. VALIDACIÓN DEL FUNCIONAMIENTO DEL PROTOTIPO 61 5. RESULTADOS Y EVIDENCIAS 76 5.1. NAVEGACIÓN CON EVASIÓN DE OBSTÁCULOS 76 5.2. TRANSPORTE DE CARGA CON SUPERVISIÓN REMOTA 77 5.3. LLAMADA VIA WI-FI PARA TELECONSULTA 80 6. CONCLUSIONES 81 REFERENCIAS 82 ANEXOS 87PregradoThis Project consists of the development of an differential-drive AIV (autonomous intelligent vehicle) with an 60 x 45 cm base and 65 cm height aluminum chassis, able to transport a 10kg load and autonomously travel via a SLAM customized system with an RGB-D camera (Red, Green, Blue - Depth), a tridimensional point map generated by the SLAM technique, a path planning algorithm based on an adaptation of the a-star algorithm, a velocity controller supported by incremental encoders in its two drive wheels, and an obstacle detection and avoidance algorithm based on a YOLO neural network for object detection in real time of people, hospital gurneys, chairs, trash cans, boxes, doors, desks, medical equipment and danger signs; with an object position estimation based on depth and FOV (Field of vision) information of the RGB-D camera and a function to update the map marking the estimated obstacle position as “non-accessible zone”. All this is executed in Python with binded C++ libraries in a Jetson Nano with Ubuntu 18.04 operative system through a user interface application programmed in Python which allows to give instructions to the AIV and monitor it from a screen aboard the top part robot or computer connected via Wi-Fi that can be used for tele-consulting to reduce the human interaction between medical staff and patients in hospital environments.application/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_abf2Desarrollo de un vehículo inteligente autónomo a escala utilizando técnicas de aprendizaje profundo para el servicio de transporte de objetos en entornos hospitalarios y reducción de la interacción humana entre el personal médico y los pacientesDevelopment of an intelligent autonomous vehicle at scale using deep learning techniques for the transport service of objects in hospital environments and reduction of human interaction between medical staff and patientsIngeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMechatronicInnovationTechnological developmentResearchArtificial intelligenceTransport of objectsPatientMedical staffAutomatic controlManipulatorsMecatrónicaInnovaciónDesarrollo tecnológicoInvestigaciónControl automáticoManipuladoresRobotsInteligencia artificialTransporte de objetosPacientePersonal medicoalexranaldi. (2021). A_STAR. Obtenido de Github: https://github.com/alexranaldi/A_STARAlkaid-Benetnash, r. (28 de 09 de 2021). Obtenido de Github: https://github.com/Alkaid- Benetnash/ORB_SLAM2/blob/master/Examples/Monocular/TUM1.yamlÁngel, P. G. (2007). Planeación de trayectorias para robótica móvil mediante optimización por colonia de hormigas. Tesis de Maestría en Ciencias en Sistemas Digitales, Instituto Politécnico Nacional. Tijuana, México.Arbelaez, P., Maire, M., Fowlkes, C., & Malik, J. (2011). Contour Detection and Hierarchical Image Segmentation. IEEE Transactions on Pattern analysis and Machine intelligence, 898-916.Bailey, H. Durrant-Whyte and T. (2006). Simultaneous localization and mapping: part I. IEEE Robotics & Automation Magazine, (págs. 99-110). doi:10.1109/MRA.2006.1638022Ben-Ari, Mordechai & Mondada, Francesco. (2018). Robotic Motion and Odometry. doi:10.1007/978-3-319-62533-1_5Bochkovskiy, A., Wang, C.-Y., & Liao, H.-Y. (2020). 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