Diseño y simulación de un robot autónomo utilizando visión artificial para la cosecha de palta Hass en la provincia de La Mar, Ayacucho
Descripción del Articulo
La presente tesis consistió en diseñar y simular un robot autónomo que utiliza visión artificial para cosechar palta Hass en el poblado de San Miguel de La Mar, Ayacucho. El robot autónomo está constituido por un robot articulado y un robot móvil. El robot articulado tiene 6 Grados de libertad (GDL)...
| Autores: | , |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Ricardo Palma |
| Repositorio: | URP-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/9377 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.14138/9377 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Robot autónomo Visión artificial Cosecha de palta Hass https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02 |
| Sumario: | La presente tesis consistió en diseñar y simular un robot autónomo que utiliza visión artificial para cosechar palta Hass en el poblado de San Miguel de La Mar, Ayacucho. El robot autónomo está constituido por un robot articulado y un robot móvil. El robot articulado tiene 6 Grados de libertad (GDL), con volumen de trabajo de Ø 3 m, una altura de 2m y en cuyo extremo tiene una herramienta de cosecha (Gripper) tipo pinza de 3 dedos, tiene un sistema de visión artificial que está constituido por una cámara ZED 2 Stereo, una cámara Raspberry V3 High Quality, un sensor ultrasónico DYP-ME007, y un algoritmo de procesamiento de imágenes basado en la red neuronal convolucional especializada en la detección de objetos YOLOv10s ejecutado en un microcontrolador Arduino Mega 2560. El robot móvil es de configuración diferencial de 6 ruedas con tracción independiente, que utiliza un sensor HRXL-MaxSonar-WR y un sensor IMU MPU6050 para determinar la orientación del móvil y la ubicación de los árboles, además de un sistema de visión artificial basado en Raspberry Pi 4, una cámara ZED Stereo y la biblioteca de visión artificial OpenCV que localiza obstáculos que interfieran en su trayectoria. Los instrumentos utilizados para realizar la simulación fueron los softwares Solidworks, CoppeliaSim, Proteus 8, LTspice, Python, Wowki y Matlab. El resultado principal fue obtener un sistema autónomo dotado de visión artificial capaz de detectar la posición de los árboles, ubicar las paltas con una precisión media promedio del 85% y cosechar el fruto |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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