Implementación y comparación de algoritmos de estimación de posición para aplicaciones en tareas de detección de objetos para recogida y colocación

Este proyecto se centra en la implementación de tres algoritmos para la clasificación y segmentación de objetos (DA-RNN, YOLOV8, SegNet), así como en la integración de dos algoritmos para la estimación de posición 6D (Segmentation Driven 6D, Robust 6D pose estimation) basados en el algoritmo PoseCNN : a convolutional neural network for 6d object pose estimation in cluttered scenes. El propósito de esta implementación es llevar a cabo una evaluación entre los diferentes algoritmos, con el objetivo de identificar aquellos que demuestren un rendimiento óptimo para cada tarea. Se asume que estos algoritmos tienen el potencial de aplicación en operaciones de "Recoger y Colocar" ("Pick and Place"). La meta principal es seleccionar el par de algoritmos que muestre el mejor rendimiento en estas aplicaciones específicas.

• Autores: Rodríguez González, Diego Felipe
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/73470
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/1992/73470
• Palabra clave: Segmentación de objetos; Estimación de posición 6D; DA-RNN; YOLOV8; SegNet; PoseCNN; Pick and place; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: Attribution 4.0 International