Reconocimiento y estimación de posición relativa de objetos en entornos controlados

Abstract

En este proyecto, se presenta un sistema de reconocimiento y clasificación de objetos que se encuentran en su entorno, para un robot de asistencia, así como la estimación de la posición relativa de estos con respecto al robot. Para el reconocimiento y clasificación de los objetos, se aplicaron técnicas de visión artificial basadas en herramientas de segmentación semántica, como son redes neuronales convolucionales. Para la estimación de la posición relativa de los objetos, una vez identificados, se implementó una técnica de visión estereoscópica. Los resultados de los experimentos muestran un 90.6% de precisión en el reconocimiento y clasificación, y un error medio de 5 cm al estimar la posición relativa de los objetos.