Tracking humano visual aplicado a manipuladores no antropomórficos para imitación

• Prados, Adrián ^[1] ; López, Blanca ^[1] ; Barber, Ramón ^[1] ; Moreno, Luis ^[1]
  1. [1] Universidad Carlos III de Madrid

     Universidad Carlos III de Madrid

     Madrid, España

     
• Localización: XLIV Jornadas de Automática: libro de actas: Universidad de Zaragoza, Escuela de Ingeniería y Arquitectura, 6, 7 y 8 de septiembre de 2023, Zaragoza / coord. por José Manuel Andújar Márquez, Ramón Costa Castelló, Alejandro R. Mosteo, Vanesa Loureiro-Vázquez, Elisabet Estévez Estévez, David Muñoz de la Peña Sequedo, Carlos Vilas Fernández, Luis Enrique Montano Gella, Pedro Jesús Cabrera Santana, Raúl Marín, Eduardo Rocón de Lima, Manuel Gil Ortega Linares, Óscar Reinoso García, Luis Payá Castelló, 2023, ISBN 9788497498609, págs. 714-719
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Visual human tracking applied to non-anthropomorphic manipulators for imitation
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• Resumen
  • español

    En este trabajo se presenta un algoritmo de detección humana basado en el uso de único sensor RGB-D para demostrar movimientos teniendo en cuenta los puntos clave del brazo humano (hombro-codo-muñeca) para controlar un brazo no antropomórfico. El método desarrollado se basa en la detección de dichos puntos significativos del brazo humano y su mapeo al robot, un proceso de filtrado Gaussiano que permite suavizar los movimientos y el ruido del sensor y un algoritmo de optimización que obtiene la configuración más cercana al brazo humano sin generar colisiones con el entorno ni consigo mismo. La novedad de este método se basa en la utilización de los puntos clave del brazo humano, teniendo en cuenta el efector final y el codo, para obtener la configuración más similar para un brazo no antropomórfico. Se han generado pruebas con diferentes movimientos realizados a distintas velocidades para validar nuestro método, comprobando su eficacia en el efector final del robot.

  • English

    This paper presents a human detection algorithm based on the use of a single RGB-D sensor to demonstrate movements taking into account the key points of the human arm (shoulder-elbow-wrist) to control a non-anthropomorphic arm. The developed method is based on the detection of significant points of the human arm and their mapping to the robot, a Gaussian filtering process that allows smoothing movements and sensor noise, and an optimisation algorithm that obtains the closest configuration to the human arm without generating collisions with the environment or itself. The novelty of this method is based on the use of the key points of the human arm, and taking into account the end-effector and the elbow, to obtain the most similar configuration for a nonanthropomorphic arm. Tests have been generated with different movements performed at different speeds to validate our method, checking its effectiveness on the robot’s end effector.