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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/5430Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Luna Santander, Fernando Abisai%920759 | - |
| dc.creator | Luna Santander, Fernando Abisai%920759 | - |
| dc.date.accessioned | 2023-03-22T19:04:52Z | - |
| dc.date.available | 2023-03-22T19:04:52Z | - |
| dc.date.issued | 2023-03-06 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/5430 | - |
| dc.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. | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
| dc.subject.other | navegación robótica, flujo óptico, baja resolución, tiempo real. | es_MX |
| dc.title | Visión robótica de baja resolución, con recursos limitados | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | Pinto Elias, Raul%16149 | - |
| dc.contributor.director | Ruiz Ascencio, Jose%111937 | - |
| dc.folio | 23-1398 | es_MX |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico | es_MX |
| Appears in Collections: | Tesis de Maestría en Computación | |
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| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
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