Treffer: Desarrollo de un sistema de reconocimiento de señales de tránsito que permita la navegación autónoma nivel 2 de un robot móvil tipo Ackerman mediante el uso de visión por computador ; Development of a traffic sign recognition system that enables level 2 autonomous navigation of an Ackerman-type mobile robot through the use of computer vision

Title:
Desarrollo de un sistema de reconocimiento de señales de tránsito que permita la navegación autónoma nivel 2 de un robot móvil tipo Ackerman mediante el uso de visión por computador ; Development of a traffic sign recognition system that enables level 2 autonomous navigation of an Ackerman-type mobile robot through the use of computer vision
Contributors:
Maradey Lázaro, Jessica Gissella, González Acuña, Hernán, González Acuña, Hernán 0000774774, Maradey Lázaro, Jessica Gissella 0000040553, González Acuña, Hernán es&oi=ao, González Acuña, Hernán 0009-0001-0711-8170, Maradey Lázaro, Jessica Gissella 000-0003-2319-1965, Maradey Lázaro, Jessica Gissella Jessica_Maradey_Lazaro, González Acuña, Hernán hernán-gonzález-acuña, Maradey Lázaro, Jessica Gissella jessica-gissella-maradey-lazaro-2, Maradey Lázaro, Jessica Gissella jessica-gissella-maradey-lazaro-b7831445
Publisher Information:
Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
Facultad Ingeniería
Pregrado Ingeniería Mecatrónica
IMK-1789
Publication Year:
2025
Subject Geographic:
Document Type:
Dissertation bachelor thesis
File Description:
application/pdf
Language:
Spanish; Castilian
Relation:
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Rights:
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ ; Abierto (Texto Completo) ; info:eu-repo/semantics/openAccess ; Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Accession Number:
edsbas.D951BF64
Database:
BASE

Weitere Informationen

Actualmente, el programa de Ingeniería Mecatrónica de la UNAB carece de un vehículo autónomo con sistema de dirección Ackermann, lo cual limita significativamente la participación de sus estudiantes en competencias nacionales e internacionales como la competencia Bosch. Esta carencia reduce la oportunidad de aplicar conocimientos prácticos en áreas clave como la inteligencia artificial, la electrónica avanzada y la visión por computadora, todas ellas esenciales para enfrentar los desafíos de la industria 4.0. Este proyecto desarrolla un sistema de reconocimiento de señales de tránsito que permita la navegación autónoma nivel 2 de un robot móvil tipo Ackerman mediante el uso de visión por computador. ; 1. INTRODUCCIÓN 2. OBJETIVOS 2.1. OBJETIVO GENERAL 2.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 3. ESTADO DEL ARTE 4. MARCO TEÓRICO 4.1. NIVELES DE CONDUCCIÓN AUTÓNOMA 4.2. ROBOTS MÓVILES 4.2.1 ROBOT MÓVIL TIPO ACKERMAN 4.3 VISIÓN POR COMPUTADOR EN ROBÓTICA MÓVIL 4.3.1 SOFTWARE VISIÓN POR COMPUTADOR – OPENCV 4.4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA): 4.4.1 APRENDIZAJE AUTOMÁTICO: 4.4.2 APRENDIZAJE PROFUNDO: 4.5. REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA): 4.6. REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES: 4.7. YOLO (YOU ONLY LOOK ONCE): 4.8. ALGORITMO A-STAR: 5. METODOLOGÍA 6. PRINCIPIO MECÁNICO DEL SISTEMA 6.1 CONFIGURACIÓN DEL CHASIS 6.2 CALCULO DEL ÁNGULO DE GIRO DEL CHASIS 7. DISEÑO ELECTRÓNICO DEL ROBOT 7.1 RECONOCIMIENTO DE LOS ELEMENTOS DEL CHASIS 7.1.1 MOTORES JGB-520 7.1.2 SERVOMOTOR YB-P20M 7.2 SELECCIÓN DE LA TARJETA DE PROCESAMIENTO 7.3 SELECCIÓN MÓDULO CÁMARA 7.4 SELECCIÓN MICROCONTROLADOR 7.5 SELECCIÓN DRIVER 7.5.1 CRITERIOS DE SELECCIÓN 7.6 SELECCIÓN DE LA BATERÍA 7.6.1 BATERÍA ACTUADORES Y MICROCONTROLADOR 7.6.2 BATERÍA PARA RASPBERRY PI 5 7.7 DIAGRAMA DE CONEXIONES DEL CIRCUITO 8. DESARROLLO DEL ALGORITMO DE DETECCIÓN DE CARRIL 8.1 SELECCIÓN DEL SOFTWARE A UTILIZAR 8.2 LIBRERIAS NECESARIAS PARA LA DETECCIÓN DE CARRIL 8.3 DESARROLLO DEL ALGORITMO DE CARRIL 8.3.1 PROCESAMIENTO DE IMÁGENES 8.3.2 DETECCIÓN DE CARRIL 8.3.3 TRANSFORMADA DE HOUGH ...