MR MIME: detección y reproducción de movimientos usando simuladores de brazos robóticos

• Autores: Johnson Yañez, Diego Alonso, Fernandez Ramos, Oscar Enrique
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/672212
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/672212
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Estimación de pose; Programación de robot por demostración; Open pose; Red neuronal; Pose estimation; Robot programming by demonstration; Neural networks; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.00.00

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.