PERCEPCIÓN VISUAL PARA ROBOTS MEDIANTE EL USO DE DEEP LEARNING Y CÁMARAS RGBD

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.authorGonzález Ramos, Fernando
dc.date.accessioned2024-03-21T01:00:03Z
dc.date.available2024-03-21T01:00:03Z
dc.date.issued2024-03-14
dc.descriptionTrabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2023/2024. Directores/as: Francisco Martín Rico
dc.description.abstractSe trata de una herramienta basada en software y diseñada específicamente para su integración con el framework ROS (Robot Operating System) y cámaras denominadas RGBD, capaces de proporcionar información de profundidad. La herramienta que se expone en el transcurso del presente trabajo de investigación trata de resolver un problema fundamental relacionada con la capacidad de percepción visual en un robot. Para que un robot pueda relacionarse con su entorno (manipular objetos, navegar libremente entre posibles obstáculos, etc), al igual que las personas, es necesario que sean capaces de detectar todos aquellos objetos que los rodean y conocer su posición exacta dentro del entorno, así como sus dimensiones.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/31450
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Rey Juan Carlos
dc.relation.projectIDhttps://github.com/IntelligentRoboticsLabs/gb_visual_detection_3d
dc.rightsCreative Commons Atribución 4.0 Internacional
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode
dc.subjectRobótica
dc.subjectROS
dc.subjectVisión
dc.subjectDeep Learning
dc.subjectLinux
dc.titlePERCEPCIÓN VISUAL PARA ROBOTS MEDIANTE EL USO DE DEEP LEARNING Y CÁMARAS RGBD
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/studentThesis

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
2023-24-EIF-O-2041-2041038-f.gonzalezr.2016-MEMORIA.pdf
Tamaño:
7.66 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Memoria del TFG
Descargar

Colecciones

Trabajos Fin de Grado