Reconocimiento de gestos corporales basado en SVM e imágenes monoculares para el control de micro vehículos aéreos multirotor embebido en una aplicación móvil en tiempo real

Abstract

El siguiente proyecto de investigación “Reconocimiento de gestos corporales basado en SVM e imágenes monoculares para el control de micro vehículos aéreos multirotor embebido en una aplicación móvil en tiempo real”, tiene como objetivo final la integración de los conocimientos adquiridos en la malla de la carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control, cierta parte de programación orientada a objetos para la realización de una aplicación de móvil para smartphones la cual controle un micro vehículo aéreo multirotor (conociendolo hoy en día como drone) con gestos definidos, siendo ellos despegar, aterrizar, hacia delante, hacia atrás, derecha, izquierda y sobre el eje . El principal objetivo de este proyecto de investigación es permitir a cualquier persona, aun sin experiencia en el manejo de micro vehículos aéreos, controlar drones de manera intuitiva y natural. En la primera etapa del proyecto se realiza la extracción de características del cuerpo de una persona utilizando el sensor de la cámara de un smartphone. En su segunda etapa consiste en aplicar la técnología de Custom Vision de Microsoft (aprendizaje de máquina supervisado con SVM) la cual se construye un modelo Core ML para el estudio inteligente de los gestos, se requiere de recolección de datos utilizando diferentes usuarios para generar el modelo de predicción. En su tercera etapa se centra en el desarrollo “front end”, la interfaz de usuario para la aplicación contempla la información necesaria, manejo adecuado y relevante para el control del usuario. En su cuarta y última etapa se realiza pruebas de funcionamiento para comparar el sistema de reconocimiento de gestos desarrollado con el algoritmo versus al método tradicional del drone de control de vuelo de una persona natural.