Desarrollo e implementación de un algoritmo de generación de trayectorias y evasión de obstáculos para un robot manipulador

Abstract

La segmentación semántica en escenarios simulados relacionados con la robótica se ha utilizado ampliamente para idear y justificar nuevas implementaciones relacionadas con la automatización de procesos. En el campo de la robótica, el estudio de entornos simulados permite explorar una amplia variedad de técnicas relacionadas con la inteligencia artificial, buscando la mayor eficiencia en modelos relacionados con el Deep Learning. El presente trabajo propone el uso de Deep Learning para la segmentación en la detección de herramientas y objetos en un entorno simulado para el uso de un brazo robótico. También, propone el método de enrutado polilineal basado en geometría como una solución a la planeación de movimiento en ejercicios de clasificación de objetos para procesos de manufactura. Este algoritmo se basa en propiedades geométricas, que surgen entre la interacción del los objetos dentro del espacio de configuración previamente delimitado, utilizando técnicas de procesamiento de imágenes.