Desarrollo de un algoritmo de visión artificial mediante el procesamiento digital de imágenes con el sensor Kinect orientado a Linux

Abstract

El presente trabajo de titulación propone un sistema de visión artificial que le permita a un robot Dagu Wild Thumper crear mapas en dos dimensiones de la zona por la que se desplaza (ambiente controlado) y a su vez le permita al mismo detectar objetos potencialmente peligrosos. Para el desarrollo del algoritmo de visión artificial se usa como hardware al sensor Kinect y para la programación al software Python, cabe recalcar que para la detección de objetos en el ambiente controlado solo se usó el sensor de profundidad del Kinect, la cámara RGB del mismo solo se utilizó para ver la imagen por donde se transita. El procesamiento digital de las imágenes de profundidad se lo hace en tiempo real por medio de una tarjeta Raspberry Pi 3 con sistema operativo Raspbian, implementada en el robot mencionado. Para la ubicación del robot en el ambiente controlado, se utilizó una cámara IP colocada en el techo del área de pruebas, de tal forma en que se obtenga una imagen de todo el ambiente controlado, de la misma manera esta imagen obtenida se procesa de manera digital en la Raspberry Pi 3 para obtener la posición del robot en tiempo real dentro del área de pruebas y así realizar el mapa en 2D, mientras el robot sigue explorando el área. En la representación del mapa, los objetos no peligrosos (para esta investigación cajas) son marcados en color negro, y los potencialmente peligrosos (para este trabajo una pelota) es marcada en rojo.