Look-up in Google Scholar
Full metadata record
Canaval Sanchez, Luis Martin
Fernandez Ramos, Oscar Enrique (es_PE)
Johnson Yañez, Diego Alonso (es_PE)
2024-02-12T16:45:58Z
2024-02-12T16:45:58Z
2024-02-12T16:45:58Z
2024-02-12T16:45:58Z
2023-08-15
000000012196144X (isni)
http://hdl.handle.net/10757/672212
ODS 4: Educación de calidad (ods)
ODS 9: Industria innovación e infraestructura (ods)
ODS 8: Trabajo decente y crecimiento económico (ods)
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.
Tesis (es_PE)
application/epub (en_US)
application/pdf (en_US)
application/msword (en_US)
spa (es_PE)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
<div style="height: 228px; width: 600px;"><iframe src="https://audio.com/embed/audio/1802411517394478?theme=image" style="display:block; border-radius: 6px; border: none; height: 204px; width: 600px;"></iframe><a href='https://audio.com/raupc' style="text-align: center; display: block; color: #A4ABB6; font-size: 12px; font-family: sans-serif; line-height: 16px; margin-top: 8px; overflow: hidden; white-space: nowrap; text-overflow: ellipsis;">@raupc</a></div> (embedded)
https://audio.com/raupc/audio/8128 (url)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ (*)
Repositorio Académico - UPC (es_PE)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
Neural networks
Programación de robot por demostración
Estimación de pose
Open pose
Red neuronal
Pose estimation
Robot programming by demonstration
Open pose
MR MIME: detección y reproducción de movimientos usando simuladores de brazos robóticos (es_PE)
Mr Mime: Movement Detection and Reproduction Using Robotic Arm Simulators
Tesis (other)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingeniería (es_PE)
Ciencias de la Computación (es_PE)
Licenciatura (es_PE)
Licenciado en Ciencias de la Computación (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.00.00 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
41089611
https://orcid.org/0000-0001-9880-0396 (es_PE)
72163918
71755931
611016 (es_PE)
Canaval Sanchez, Luis Martin
Sopla Maslucan, Abraham
Subauste Oliden, Daniel Alejandro
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada societaria



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons