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Título: MR MIME: detección y reproducción de movimientos usando simuladores de brazos robóticos
Otros títulos: Mr Mime: Movement Detection and Reproduction Using Robotic Arm Simulators
Asesor(es): Canaval Sanchez, Luis Martin
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.00.00
Fecha de publicación: 15-ago-2023
Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Resumen: The teaching of robot movements has always been considered a complex subject in which there is a lot of interest, since the slightest change in the robot programming can generate a high downtime that can last more than a month. In this work, we carried out a study of human movements to implement a new method of Robot Programming by Demonstration using neural networks. Current methods require specialists with high mathematical and logical knowledge to teach robot movements. Using a famous pose estimation algorithm called Open Pose and a 3D lifting method we obtain the estimated pose of the person arm in a simulated 3D space. Then, we use various classification tools to traduce the predicted pose into the robot. The results show that it is feasible to make robot programming more accessible using pose estimation.

La enseñanza de los movimientos del robot siempre se ha considerado un tema complejo en el que hay mucho interés, ya que el más mínimo cambio en la programación del robot puede generar un alto tiempo de inactividad que puede durar más de un mes. En este trabajo, llevamos a cabo un estudio de los movimientos humanos para implementar un nuevo método de Programación de Robots por Demostración utilizando redes neuronales. Los métodos actuales requieren especialistas con altos conocimientos matemáticos y lógicos para enseñar los movimientos de los robots. Usando un famoso algoritmo de estimación de pose llamado Open Pose y un método de “lifting” 3D, obtenemos la pose estimada del brazo de la persona en un espacio 3D simulado. Luego, usamos varias herramientas de clasificación para traducir la pose predicha al robot. Los resultados muestran que es factible hacer que la programación de robots sea más accesible utilizando la estimación de pose.
Enlace al repositorio: http://hdl.handle.net/10757/672212
Nota: ODS 4: Educación de calidad; ODS 9: Industria innovación e infraestructura; ODS 8: Trabajo decente y crecimiento económico
Disciplina académico-profesional: Ciencias de la Computación
Institución que otorga el grado o título: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingeniería
Grado o título: Licenciado en Ciencias de la Computación
Jurado: Canaval Sanchez, Luis Martin; Sopla Maslucan, Abraham; Subauste Oliden, Daniel Alejandro
Fecha de registro: 12-feb-2024; 12-feb-2024



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