Dise?o de un robot m?vil para almacenamiento y recolecci?n de cajas utilizando Deep Learning en almacenes de abarrotes

Abstract

La presente tesis tiene como objetivo el dise?o de un robot m?vil para almacenamiento y recolecci?n de cajas utilizando Deep Learning en almacenes de abarrotes. Es una soluci?n tecnol?gica para automatizar el proceso de almacenamiento y recolecci?n de cajas requerido por las empresas del rubro de alimentaci?n en la categor?a de abarrotes. El robot m?vil fue dise?ado para desenvolverse en un almac?n de piso liso sin inclinaci?n y elevarse con un mecanismo tipo tijera. La estructura mec?nica se dise?? utilizando el aluminio 7075 y la fibra de carbono, como componentes estructurales para soportar una carga total de 97.9 kg y una carga ?til de 15 kg. Mediante los c?lculos desarrollados, se determin? emplear 2 motorreductores de 5 Nm para el subsistema de desplazamiento, 1 actuador lineal de 2000 N para el subsistema de elevaci?n, otro actuador lineal y un servomotor para el subsistema de manipulaci?n. Adem?s, se integr? 2 modelos de Deep Learning, uno para la detecci?n de las cajas y otro para la identificaci?n de las etiquetas. Se dise?? una aplicaci?n web para el env?o de las ?rdenes. Se utiliz? una Raspberry Pi 4 B para ejecutar los modelos de Deep Learning y los algoritmos empleados para las tareas de recolecci?n o almacenamiento en conjunto con 2 Arduino Mega como interfaz para interactuar con los actuadores. Se calcul? un consumo promedio de 211.4 W, por lo que se escogi? una bater?a de 1200 Wh y un sistema de carga por cable. En las cuatro pruebas llevadas a cabo, se logr? garantizar el correcto funcionamiento del robot m?vil. El subsistema mec?nico se someti? a una fuerza de 147.15 N, generando una deformaci?n m?nima en las diferentes piezas, no siendo cr?tico para el dise?o. Los modelos de Deep Learning tuvieron una precisi?n del 95 % para la detecci?n de cajas y 64.98 % para la identificaci?n de las etiquetas. El subsistema electr?nico interconect? los dem?s sistemas satisfactoriamente. Y la capacidad de almacenamiento de la bater?a de 100 Ah fue suficiente para mantener la autonom?a del robot por 2 horas.