Este proyecto se enmarca dentro del grupo de investigación CVAR (Computer Vision and Aerial Robotics) de la ETSIINF-UPM, y tiene como objetivo principal eldesarrollo de un sistema capaz de detectar objetos con las dimensiones de una caja en específico en entornos tridimensionales mediante el uso de un sensorLiDAR con la idea de montarlo en un futuro sobre un dron terrestre. La finalidad es explorar soluciones eficientes y ligeras para tareas de percepción robótica, sin recurrir necesariamente a modelos de inteligencia artificial.
En las próximas páginas se va a dar información de distintas cosas que envuelven como se hizo el proyecto, el aprendizaje etc..Primero se introduce en el contexto del proyecto, cuales son los objetivos y que tecnologías o lenguajes se utilizarán para conseguir el mismoEn el capítulo de desarrollo primero se identifica el alcance de la solución es decir los requisitos funcionales y no funcionales. Además se exponen las distintas fases para la ejecución del proyecto:• Diseño de la solución• Aprendizaje• Distintas fases del desarrollo
En el siguiente capítulo se exponen los resultados obtenidos con sus ejemplos, pruebas, explicaciones, problemas y futuras mejoras Para terminar se hace un resumen completo de los logros, problemas, aplicaciones y líneas de mejora.
Durante el desarrollo se definen los objetivos funcionales y no funcionales para poder hacer un diseño de la solución. Aparte de eso se hace una evolución continua e incremental en el código avanzando de problema en problema resolviéndolos secuencialmente. Previo a esto hubo que familiarizarse con las herramientas que se iban a necesitar en la evolución y las distintas tecnologías necesarias para el proyecto. Sin olvidarse del proceso de tomar grabaciones que permitieron poder afrontar el problema en una secuencia de prueba y error en la fase de etapas, y para la futura validación del código.
En los resultados se confirmó la robustez y validez del código implementado, además de descubrir los fallos en los datos que han de ser solucionados en un futuro.
ABSTRACT
This project is part of the CVAR (Computer Vision and Aerial Robotics) research group at ETSIINF-UPM, and its main objective is the development of a system capable of detecting objects with the dimensions of a specific box in three dimensional environments using a LiDAR sensor, with the idea of eventually mounting it on a ground drone. The aim is to explore efficient and lightweight solutions for robotic perception tasks, without necessarily resorting to artificial intelligence models.
In the following pages, information will be provided on various aspects such as how the project was carried out, the learning process, etc.
• First, the project context is introduced, along with its objectives and the technologies or programming languages that will be used to achieve it.
• In the development chapter, the scope of the solution is first identified, that is, the functional and non-functional requirements. In addition, the different phases for the execution of the project are presented:– Solution design– Learning process– Different development stages
• The next chapter presents the results obtained, including examples, tests, explanations, problems, and future improvements.
• Finally, a complete summary is provided covering achievements, issues, applications, and improvement lines.
During development, the functional and non-functional objectives were defined in order to design the solution. In addition, the code was developed through a continuous and incremental evolution, progressing from one problem to another and solving them sequentially. Prior to this, it was necessary to become familiar with the tools and technologies required throughout the project’s evolution. It is also important to mention the process of recording data, which made it possible to approach the problem through a trial-and-error sequence during the development stages, and which will serve for future code validation.
The results confirmed the robustness and validity of the implemented code, while also revealing data issues that will need to be addressed in the future.
Este proyecto se enmarca dentro del grupo de investigación CVAR (Computer Vision and Aerial Robotics) de la ETSIINF-UPM, y tiene como objetivo principal eldesarrollo de un sistema capaz de detectar objetos con las dimensiones de una caja en específico en entornos tridimensionales mediante el uso de un sensorLiDAR con la idea de montarlo en un futuro sobre un dron terrestre. La finalidad es explorar soluciones eficientes y ligeras para tareas de percepción robótica, sin recurrir necesariamente a modelos de inteligencia artificial.
En las próximas páginas se va a dar información de distintas cosas que envuelven como se hizo el proyecto, el aprendizaje etc..Primero se introduce en el contexto del proyecto, cuales son los objetivos y que tecnologías o lenguajes se utilizarán para conseguir el mismoEn el capítulo de desarrollo primero se identifica el alcance de la solución es decir los requisitos funcionales y no funcionales. Además se exponen las distintas fases para la ejecución del proyecto:• Diseño de la solución• Aprendizaje• Distintas fases del desarrollo
En el siguiente capítulo se exponen los resultados obtenidos con sus ejemplos, pruebas, explicaciones, problemas y futuras mejoras Para terminar se hace un resumen completo de los logros, problemas, aplicaciones y líneas de mejora.
Durante el desarrollo se definen los objetivos funcionales y no funcionales para poder hacer un diseño de la solución. Aparte de eso se hace una evolución continua e incremental en el código avanzando de problema en problema resolviéndolos secuencialmente. Previo a esto hubo que familiarizarse con las herramientas que se iban a necesitar en la evolución y las distintas tecnologías necesarias para el proyecto. Sin olvidarse del proceso de tomar grabaciones que permitieron poder afrontar el problema en una secuencia de prueba y error en la fase de etapas, y para la futura validación del código.
En los resultados se confirmó la robustez y validez del código implementado, además de descubrir los fallos en los datos que han de ser solucionados en un futuro.
ABSTRACT
This project is part of the CVAR (Computer Vision and Aerial Robotics) research group at ETSIINF-UPM, and its main objective is the development of a system capable of detecting objects with the dimensions of a specific box in three dimensional environments using a LiDAR sensor, with the idea of eventually mounting it on a ground drone. The aim is to explore efficient and lightweight solutions for robotic perception tasks, without necessarily resorting to artificial intelligence models.
In the following pages, information will be provided on various aspects such as how the project was carried out, the learning process, etc.
• First, the project context is introduced, along with its objectives and the technologies or programming languages that will be used to achieve it.
• In the development chapter, the scope of the solution is first identified, that is, the functional and non-functional requirements. In addition, the different phases for the execution of the project are presented:– Solution design– Learning process– Different development stages
• The next chapter presents the results obtained, including examples, tests, explanations, problems, and future improvements.
• Finally, a complete summary is provided covering achievements, issues, applications, and improvement lines.
During development, the functional and non-functional objectives were defined in order to design the solution. In addition, the code was developed through a continuous and incremental evolution, progressing from one problem to another and solving them sequentially. Prior to this, it was necessary to become familiar with the tools and technologies required throughout the project’s evolution. It is also important to mention the process of recording data, which made it possible to approach the problem through a trial-and-error sequence during the development stages, and which will serve for future code validation.
The results confirmed the robustness and validity of the implemented code, while also revealing data issues that will need to be addressed in the future. Read More
Related posts:
Sistema software para la visualización y análisis de parámetros ambientales en hábitats específicos de fauna
Obtención de combustibles sintéticos renovables apoyándose en un Digital-Twin para una planta de demostración que utiliza un reactor Fischer-Tropsh
Detección de retinopatía diabética en imágenes de fondo de ojo utilizando técnicas de aprendizaje profundo
Sistema de reconocimiento del entorno por control remoto. (SREC)
Implementación Git y entorno de desarrollo Dockerizado para Karakolas
Sensorización en Smart Cities usando comunicación LoRa