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

• Hernandez-Vicen, J. ^[1] ; Martinez, S. ^[1] ; Balaguer, C. ^[1]
  1. [1] Universidad Carlos III de Madrid

     Universidad Carlos III de Madrid

     Madrid, España

     
• Localización: Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI ), ISSN-e 1697-7920, Vol. 18, Nº. 2, 2021, págs. 129-137
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Basic principles for the development of an application to bi-manipulate boxes with a humanoid robot
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• Resumen
  • español

    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.

  • English

    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.