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Ensamblaje automatizado de partes utilizando técnicas de aprendizaje por demostración y visión 3D

Duque Arias, David Arturo (2017) Ensamblaje automatizado de partes utilizando técnicas de aprendizaje por demostración y visión 3D. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia-Sede Bogotá.

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Resumen

El número de robots industriales y el tipo de aplicaciones en que son utilizados, como las operaciones de ensamble, ha incrementado considerablemente en los últimos años. Sin embargo, la programación de estos sigue siendo una tarea que requiere elevados conocimientos técnicos y un alto consumo de tiempo. La metodología desarrollada en el presente trabajo, utiliza técnicas de Aprendizaje por Demostración (ApD) y visión de máquina, con el fin de ejecutar diferentes tipos de operaciones de ensamble, con manipulares robóticos. Se proponen seis etapas fundamentales: i) Demostración de las tareas de ensamble; ii) Adquisición de las demostraciones usando un sensor de movimiento Kinect; iii) Preprocesamiento y segmentación de las demostraciones; iv) Entrenamiento de los modelos probabilísticos TP-GMM (Task Parameterized Gaussian Mixture Model); v) Generación de nuevas trayectorias usando modelos entrenados; vi) Simulación e implementación en robots reales. Adicionalmente, se propone un sistema para la generación automática de los planes de ensamble usando redes de Petri. Los resultados obtenidos permiten establecer que es posible utilizar técnicas de programación diferentes a la metodología tradicional, obteniendo resultados satisfactorios en operaciones de ensamble de partes, como se demuestra en el trabajo desarrollado., Abstract. The number of industrial robots and the type of applications in which they are used, such as assembly operations, has increased considerably in recent years. However, programming is still a task that requires high technical knowledge and a high consumption of time. The methodology developed in the present work uses techniques of Learning by Demonstration (LbD) and machine vision, in order to execute different types of assembly operations, with robotic manipulators. Six basic stages are proposed: i) Demonstration of assembly tasks; ii) Acquisition of demonstrations using a Kinect motion sensor; iii) Preprocessing and segmentation of demonstrations; iv) Training of probabilistic models TP-GMM (Task Parameterized Gaussian Mixture Model); v) Generation of new trajectories using trained models; vi) Simulation and implementation in real robots. In addition, it's proposed a system for the automatic generation of assembly plans using Petri nets. The obtained results allow to establish that it is possible to use programming techniques different from the traditional methodology, obtaining satisfactory results in operations of assembly of parts, as demonstrated in the work developed.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Maestría)
Colaborador / Asesor:Prieto Ortiz, Flavio Augusto and Hoyos, Jose Gabriel
Información adicional:Magíster en Ingeniería - Automatización Industrial. Línea de Investigación: Visión de Máquina.
Palabras clave:Aprendizaje por Demostración, Modelo de mezcla de Gaussianas, Redes de Petri, Modelo de mezcla de Gaussianas parametrizadas en la tarea, Regresión de mezcla de Gaussianas, Learning by Demonstration, Gaussian Mixture Model, Task Parameterized Gaussian Mixture Model, Gaussian Mixture Regression, Petri nets
Temática:0 Generalidades / Computer science, information & general works
3 Ciencias sociales / Social sciences > 37 Educación / Education
6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 67 Manufactura / Manufacturing
Unidad administrativa:Sede Bogotá > Facultad de Ingeniería > Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Código ID:58139
Enviado por : David Arturo Duque Arias
Enviado el día :13 Septiembre 2017 20:27
Ultima modificación:13 Septiembre 2017 20:27
Ultima modificación:13 Septiembre 2017 20:27
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