Desarrollo de un robot autónomo con visión artificial para evasión de obstáculos

Resumen

La investigación se enfocó en la implementación de un robot móvil evasor de obstáculos mediante visión artificial, utilizando el kit de robótica Lego Mindstorms EV3. El robot está configurado de manera de un robot móvil diferencial, por medio de la integración de sensores, actuadores y un controlador que permiten su desplazamiento autónomo. El sistema de control y la lógica de navegación se desarrollaron en Python, utilizando el entorno Spider y las librerías NumPy y Sklearn.Neural_Network, lo que facilitó la implementación de la red neuronal al reducir la complejidad de los cálculos matemáticos. Para la visión artificial, se incorporó una cámara Pixy, encargada de detectar objetos mediante el reconocimiento del tamaño y del color de los objetos y enviar la información al controlador, permitiendo que la red neuronal tome decisiones óptimas para la evasión de obstáculos. Se abordan conceptos de cinemática directa e inversa para determinar la posición y velocidad del robot, enfocándose en su configuración geométrica, por medio de pruebas y ajustes en la programación, se logró que el robot móvil EV3 se desplace de manera autónoma en su entorno, evitando obstáculos y proporcionando una respuesta auditiva sobre los colores detectados. Los resultados demuestran la efectividad del uso combinado de redes neuronales y visión artificial en la navegación autónoma de robots móviles.