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Principios básicos para el desarrollo de una aplicación de bi-manipulación de cajas por un robot humanoide

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Principios básicos para el desarrollo de una aplicación de bi-manipulación de cajas por un robot humanoide

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Nombre: Hernandez-Vcen;Ma ...
Tamaño: 5.170Mb
Formato: PDF
Descripción: Versión editorial
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dc.contributor.author Hernandez-Vicen, J. es_ES
dc.contributor.author Martinez, S. es_ES
dc.contributor.author Balaguer, C. es_ES
dc.date.accessioned 2021-04-15T10:13:40Z
dc.date.available 2021-04-15T10:13:40Z
dc.date.issued 2021-04-06
dc.identifier.issn 1697-7912
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/165201
dc.description.abstract [EN] Logistics is a sector which is continuously growing, due to globalization, as well as the current situation caused by the Covid. In this article, an application to recognize boxes is described. The characteristics are extracted with the goal of identify the opening side of the box by using computer vision techniques. This goal has been achieved considering the dimensions, as well as, the position in the space of the box. Those characteristics were obtained processing 2D and 3D images. Then, this information has been classified by using a decision tree based on the human knowledge. The probability of each of the six faces to be the opening side is obtained. This article is a base to develop in the future an application in which the humanoid robot TEO is capable to learn the optimal way to find the opening of boxes and bimanipulate them to be opened in an automated system. es_ES
dc.description.abstract [ES] La logística es un sector que está en continuo crecimiento, debido tanto a la globalización, como a la actual situación creada por el Covid. En este artículo se describe una aplicación para reconocer cajas, extrayendo sus características con el fin de identificar la cara de apertura por medio de un sistema de visión por computador. Este objetivo se ha conseguido teniendo en cuenta las dimensiones y la posición en el espacio de la misma, logrando estas características a través de técnicas de procesamiento de imagen en 2D y en 3D. Posteriormente, la información correspondiente a las caras de la caja es clasificada con un árbol de decisiones, obteniendo así la probabilidad de que cada una de las seis caras sea la de apertura. Este artículo sirve para establecer las bases para desarrollar en un futuro una aplicación en la que el robot humanoide TEO mediante aprendizaje encuentre la forma más óptima de bimanipular cajas y abrirlas, integrando este conocimiento en un sistema automatizado. es_ES
dc.description.sponsorship Este trabajo ha sido realizado parcialmente gracias al apoyo de RoboCity2030-DIH-CM; Madrid Robotics Digital Innovation Hub, S2018/NMT-4331, fundado por “Programas de Actividades I+D en la Comunidad de Madrid” y cofundado por los fondos estructurales de la UE. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation.ispartof Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa) es_ES
dc.subject Computer vision es_ES
dc.subject Errors correction es_ES
dc.subject Classification es_ES
dc.subject Humanoid robot es_ES
dc.subject Visión por computador es_ES
dc.subject Corrección errores es_ES
dc.subject Clasificación es_ES
dc.subject Robot humanoide es_ES
dc.title Principios básicos para el desarrollo de una aplicación de bi-manipulación de cajas por un robot humanoide es_ES
dc.title.alternative Basic principles for the development of an application to bi-manipulate boxes with a humanoid robot es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/riai.2020.13097
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/CAM//S2018%2FNMT-4331/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Hernandez-Vicen, J.; Martinez, S.; Balaguer, C. (2021). Principios básicos para el desarrollo de una aplicación de bi-manipulación de cajas por un robot humanoide. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 18(2):129-137. https://doi.org/10.4995/riai.2020.13097 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/riai.2020.13097 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 129 es_ES
dc.description.upvformatpfin 137 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 18 es_ES
dc.description.issue 2 es_ES
dc.identifier.eissn 1697-7920
dc.relation.pasarela OJS\13097 es_ES
dc.contributor.funder Comunidad de Madrid es_ES
dc.description.references Galeano, S. 2019. El ecommerce español se quedó a las puertas de la barrera psicológica de los 40.000 millones de euros en 2018. 2019, de marketing4ecommerce Sitio web: https://marketing4ecommerce.net/facturacion-anual-ecommerce-espanol-no-supera-40-000-mme-cnmc-2018/ es_ES
dc.description.references World Bank Group, 2019. Country Score Card: Spain 2018. Recuperado el 12/2019, de World Bank Group Sitio web: https://lpi.worldbank.org/international/scorecard/line/254/C/ESP/2018/C/ESP/2016/C/ESP/2014/C/ESP/2012/C/ESP/2010/C/ESP/2007#chartarea es_ES
dc.description.references García Juez, I. 2017. La logística y el transporte en España suponen el 8% del PIB y y emplean a 800.000 personas. Ok Diario. Recuperado el 12/2019 de https://okdiario.com/economia/sector-logistica-transporte-espana-supone-8-del-pib-emplea-800-000-personas-1368706 es_ES
dc.description.references Echelmeyer, W., Kirchheim, A., & Wellbrock, E. (2008, September). Robotics-logistics: Challenges for automation of logistic processes. In 2008 IEEE International Conference on Automation and Logistics (pp. 2099-2103). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICAL.2008.4636510 es_ES
dc.description.references Martínez, S., Monje, C. A., Jardón, A., Pierro, P., Balaguer, C., & Munoz, D. (2012). Teo: Full-size humanoid robot design powered by a fuel cell system. Cybernetics and Systems, 43(3), 163-180. https://doi.org/10.1080/01969722.2012.659977 es_ES
dc.description.references C. A. Monje, S. Martínez, A. Jardón, P. Pierro, C. Balaguer and D. Muñoz, "Full-size humanoid robot TEO: Design attending mechanical robustness and energy consumption," 2011 11th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, Bled, 2011, pp. 325-330. https://doi.org/10.1109/Humanoids.2011.6100835 es_ES
dc.description.references Hernandez-Vicen, J., Martinez, S., Garcia-Haro, J., & Balaguer, C. (2018). Correction of visual perception based on neuro-fuzzy learning for the humanoid robot TEO. Sensors, 18(4), 972. https://doi.org/10.3390/s18040972 es_ES
dc.description.references Vázquez, E. (2015). Técnicas de visión artificial robustas en entornos no controlados. Tesis doctoral, Universidad de Vigo, Vigo, España. Recuperado el 13 de Enero de 2020, de https://dialnet.unirioja.es/servlet/dctes?codigo=124604 es_ES
dc.description.references Bradski, G., & Kaehler, A. (2008). Learning OpenCV: Computer vision with the OpenCV library. " O'Reilly Media, Inc.". es_ES
dc.description.references Bradski, G., & Kaehler, A. (2000). OpenCV. Dr. Dobb's journal of software tools, 3. es_ES
dc.description.references Brahmbhatt, S. (2013). Practical OpenCV. Apress. https://doi.org/10.1007/978-1-4302-6080-6 es_ES
dc.description.references Elfring, J. (2013). Image Processing Using OpenCV. Online (Feb 2018). es_ES
dc.description.references OpenCV: Hough Line Transform. (2020). Recuperado 20 Enero 2020, de https://docs.opencv.org/3.4/d9/db0/tutorial_hough_lines.html es_ES
dc.description.references de la Escalera, A., Armingol, J. M., Pech, J. L., & Gómez, J. J. (2010). Detección Automática de un Patrón para la Calibración de Cámaras. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI, 7(4), 83-94. https://doi.org/10.1016/S1697-7912(10)70063-7 es_ES
dc.description.references Wang, Y. M., Li, Y., & Zheng, J. B. (2010, June). A camera calibration technique based on OpenCV. In The 3rd International Conference on Information Sciences and Interaction Sciences (pp. 403-406). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICICIS.2010.5534797 es_ES
dc.description.references Tesseract-ocr/tesseract. (2020). Recuperado el 20 Enero 2020, de https://github.com/tesseract-ocr/tesseract. es_ES
dc.description.references Shah, P., Karamchandani, S., Nadkar, T., Gulechha, N., Koli, K., & Lad, K. (2009, November). OCR-based chassis-number recognition using artificial neural networks. In 2009 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety (ICVES) (pp. 31-34). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICVES.2009.5400240 es_ES
dc.description.references Millán, D. B., Boticario, J. G., & Viñuela, P. I. (2006). Aprendizaje automático. Sanz y Torres. es_ES
dc.description.references Sempere, J. (2014). Aprendizaje de árboles de decisión. Universidad Politécnica de Valencia, Valencia. es_ES
dc.description.references Breiman, L. (2017). Classification and regression trees. Routledge. https://doi.org/10.1201/9781315139470 es_ES
dc.description.references Rebollo, F. F., & Barrojo, D. (2009). Aprendizaje por Refuerzo. Aprendizaje Automático, Departamento de Informática, Escuela Politécnica Superior. es_ES


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