Mapeo de entorno 3D utilizando el Kinect V2 y planificación de ruta basada en algoritmos RRT
Autores: Aguilar, Wilbert G.; Morales, Stephanie G.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2016
Acceso abierto
Artículo científico
2016
Mapeo de entorno 3D utilizando el Kinect V2 y planificación de ruta basada en algoritmos RRT
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Sistema de planificación de trayectorias 3D
Espacio de trabajo del robot
Sensor Kinect v2
Planificador de trayectorias libre de colisiones
Variante de árboles aleatorios de exploración rápida
Segmentación RGB-D
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 36
Citaciones: Sin citaciones
Este documento describe un sistema de planificación de trayectorias en 3D que es capaz de proporcionar una trayectoria de solución para el control automático de un robot. El sistema propuesto utiliza una nube de puntos obtenida del espacio de trabajo del robot, con un sensor Kinect V2 para identificar las regiones de interés y los obstáculos del entorno. Nuestra propuesta incluye un planificador de trayectorias libre de colisiones basado en la variante de Árboles Aleatorios de Exploración Rápida (RRT*), para una navegación segura y óptima de robots en espacios 3D. Se presentan resultados sobre segmentación y reconocimiento RGB-D, procesamiento de nube de puntos y comparaciones entre diferentes algoritmos de RRT*.
Descripción
Este documento describe un sistema de planificación de trayectorias en 3D que es capaz de proporcionar una trayectoria de solución para el control automático de un robot. El sistema propuesto utiliza una nube de puntos obtenida del espacio de trabajo del robot, con un sensor Kinect V2 para identificar las regiones de interés y los obstáculos del entorno. Nuestra propuesta incluye un planificador de trayectorias libre de colisiones basado en la variante de Árboles Aleatorios de Exploración Rápida (RRT*), para una navegación segura y óptima de robots en espacios 3D. Se presentan resultados sobre segmentación y reconocimiento RGB-D, procesamiento de nube de puntos y comparaciones entre diferentes algoritmos de RRT*.