Manipulación de objetos polimórficos usando dos brazos robóticos a través de CNN Networks

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dc.contributor.authorJimenez, Robinson
dc.contributor.authorJimenez, Andres
dc.contributor.authorAnzola, John
dc.coverage.spatialIndonesiaspa
dc.date.accessioned2021-05-20T19:58:06Z
dc.date.available2021-05-20T19:58:06Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractEste 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.spa
dc.description.abstractenglishThis article presents an interaction system for two 5 DOF (Degrees of Freedom) manipulators with 3-finger grippers, which will be used to grab and displace up to 10 polymorphic objects shaped as pentominoes, inside a VRML (Virtual Reality Modeling Language) environment, by performing element detection and classification using an R-CNN (Region Proposal Convolutional Neural Network), and point detection and gripping orientation using a DAG-CNN (Directed Acyclic Graph-Convolutional Neural Network). It was analyzed the feasibility or not of a grasp is determined depending on how the geometry of an element fits the free space between the gripper fingers. A database was created to be used as training data with each of the grasp positions for the polyshapes, so the network training can be focused on finding the desired grasp positions, enabling any other grasp found to be considered a feasible grasp, and eliminating the need to find additional better grasp points, changing the shape, inclination and angle of rotation. Under varying test conditions, the test successfully achieved gripping of each object with one manipulator and passing it to the second manipulator as part of the grouping process, in the opposite end of the work area, using an R-CNN and a DAG-CNN, with an accuracy of 95.5% and 98.8%, respectively, and performing a geometric analysis of the objects to determine the displacement and rotation required by the gripper for each individual grip.spa
dc.description.publindexQ3spa
dc.description.researchgroupGrupo de Investigación en Ingeniería Aplicada (GUIAS)spa
dc.identifier.issn20885334
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/3950
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieria y Ciencias Basicasspa
dc.relation.citationendpage1096spa
dc.relation.citationstartpage1086spa
dc.relation.citationvolume9spa
dc.relation.ispartofjournalInternational Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technologyspa
dc.relation.urihttp://dx.doi.org/10.18517/ijaseit.9.4.7794spa
dc.source.urihttp://insightsociety.org/ojaseit/index.php/ijaseit/indexspa
dc.titleManipulación de objetos polimórficos usando dos brazos robóticos a través de CNN Networksspa
dc.title.translatedManipulation of Polymorphic Objects using Two Robotic Arms through CNN Networksspa
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GRUPO DE INVESTIGACIÓN EN INGENIERÍA APLICADA (GUIAS)