Revista (primera revista)
La asistencia robóticas soportada en visión artificial esta fortaleciendo, particularmente para ayudar a personas con perdidas en sus capacidades físicas.
El fin es facilitar la captura de objetos y mejorar el tiempo requerido para ejecutar tareas.
Objetivo: desarrollar un algoritmo optimizado que use va e ia para respoder
cuantos objetos hay
como se deberían coger
cualos son los objetos de la escena
Metodología:
- Adquisición:
Utiliza un kinect v2, un brazo robótico JACO, Objetos varios (Dataset)
- Transformación y segmentación:
Escaneo de la superficie con el kinect.
Convertir dicha superficie en un cubo de números enteros positivos.
Utilizar el metodo top dow probing.
Eliminación de puntos sobrantes.
Saber cuantos objetos hay.
- Aprendizaje de la red neuronal:
Red neuronal convencional tipo multi-perceptron.
algoritmo de backpropagation.
Es una red con una capa escondida de neuronas.
Usa una función sigmoidea.
Entrada: Superficie adquirida <=> Superficie de texturas
- Análisis de la escena:
Utiliza un árbol de decisión
Resultados
Solo 8 elementos
0,6 segundos para analizar cada elemento
utilizo 100 neuronas con un error del 5%
Conclusiones
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