Tesis Validadas: 2,591

Tesis de Posgrado: 2650

Número de Visitas: contador visitas

Please use this identifier to cite or link to this item: https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/5430
Title: Visión robótica de baja resolución, con recursos limitados
Authors: Luna Santander, Fernando Abisai%920759
metadata.dc.subject.other: navegación robótica, flujo óptico, baja resolución, tiempo real.
Issue Date: 2023-03-06
Publisher: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Description: La visión robótica tiene objetivos cuyo denominador común es darles mayor autonomía a los robots. Los robots móviles con visión generan grandes cantidades de datos durante sus desplazamientos. Estas masas de datos representan un problema para su procesamiento en tiempo real en computadoras con recursos imitados. Dada la problemática en este trabajo se desarrolla un sistema de navegación robótica utilizando la información de flujo óptico obtenido de fragmentos (ventanas) de imágenes de baja resolución, con el fin de montarlo sobre un robot controlado por una computadora con recursos de procesamiento limitados, como la Rapsberry Pi, que permita que el robot pueda estimar su posición y evadir obstáculos en tiempo real. Para el cálculo del flujo óptico se implementaron los algoritmos de Horn-Schunk y Lucas- Kanade, posteriormente los datos fueron ingresados a algoritmos de clasificación (CART, Adaboost y RandomForest) para la estimación del estado del robot, mientras que para la evasión de obstáculos se presenta una estrategia en base a las magnitudes de flujo óptico en las ventanas de la imagen. Como resultado, se obtuvo que los datos de flujo óptico calculados con el algoritmo de Lucas-Kanade, dieron mejores resultados con el algoritmo de clasificación RandomForest para la estimación del estado del robot y, en la técnica de evasión de obstáculos los datos del algoritmo de Lucas-Kanade logró una eficacia entre el 75% y el 100% evadiendo los obstáculos presentes durante las trayectorias (promedio de 88.47%). Asimismo, los tiempos de procesamiento permiten realizar el proceso de navegación de 5 a 7 pares de fotogramas por segundo, logrando realizar el proceso en tiempo real.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Appears in Collections:Tesis de Maestría en Computación

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
MC_Fernando_Abisai_Luna_Santander.pdfTesis2.81 MBAdobe PDFView/Open
MC_Fernando_Abisai_Luna_Santander_c.pdf
  Restricted Access
Cesión de Derechos295.9 kBAdobe PDFView/Open Request a copy


This item is protected by original copyright



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons