Examinando por Autor "Jimenez, Andres"
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- ÍtemManipulación de objetos polimórficos usando dos brazos robóticos a través de CNN Networks(2019) Jimenez, Robinson; Jimenez, Andres; Anzola, JohnEste artículo presenta un sistema de interacción para dos manipuladores de 5 DOF (Grados de libertad) con pinzas de 3 dedos, que se utilizarán para agarrar y desplazar hasta 10 objetos polimórficos con forma de pentominós, dentro de un entorno VRML (Lenguaje de modelado de realidad virtual), realizando la detección y clasificación de elementos utilizando una R-CNN (Red neuronal convolucional de propuesta de región), y la detección de puntos y la orientación de agarre utilizando una DAG-CNN (Red neuronal convolucional de gráfico acíclico dirigido). Se analizó que la viabilidad o no de un agarre se determina en función de cómo se ajusta la geometría de un elemento al espacio libre entre los dedos del agarre. Se creó una base de datos para ser utilizada como datos de entrenamiento con cada una de las posiciones de agarre para las poliformas, por lo que el entrenamiento de la red se puede enfocar en encontrar las posiciones de agarre deseadas. permitiendo que cualquier otro agarre que se considere un agarre factible y eliminando la necesidad de encontrar mejores puntos de agarre adicionales, cambiando la forma, la inclinación y el ángulo de rotación. Bajo diferentes condiciones de prueba, la prueba logró agarrar con éxito cada objeto con un manipulador y pasarlo al segundo manipulador como parte del proceso de agrupación, en el extremo opuesto del área de trabajo, utilizando un R-CNN y un DAG-CNN, con una precisión del 95,5% y 98,8%, respectivamente, y realizando un análisis geométrico de los objetos para determinar el desplazamiento y la rotación que requiere la pinza para cada agarre individual.