%0 Journal Article 
%A Sánchez Granero, Adrián
%T Fine tunning a real smart autonomous robot using ROS

%D 2021
%U http://hdl.handle.net/10317/9454
%X Este trabajo aborda la puesta a punto de un robot móvil autónomo real, tanto a nivel de hardware como a nivel
de software y firmware. Para ello se empleará una plataforma ya existente que se actualizará, mejorará y
configurará para que se pueda implementar una arquitectura de software distribuida basada en ROS, que
permita al robot móvil navegar de forma autónoma, además de proporcionarle habilidades de visión artificial
basadas en técnicas de Machine Learning. El sistema se ha probado tanto en simulación como en un entorno
real, demostrándose, así, que es posible crear y validar diferentes componentes software en el ecosistema de
ROS, de forma muy sencilla, generando una arquitectura de software fuertemente desacoplada.
Además, de validar la propia plataforma real desarrollada, se han integrado componentes de interacción natural
con el robot realizados en otros trabajos, que sólo se habían probado en un contexto de simulación.
Para mejorar la capacidad de interacción natural del robot con las personas, se ha mejorado un reconocedor de
personas, mediante la identificación automática de la cara de dicha persona. El robot puede aprender a
reconocer a cada usuario a través de un modelo específico que permite una clasificación binaria (es o no es).
Esta metodología permite que el robot pueda aprender a reconocer nuevas personas, simplemente,
aprendiendo un nuevo modelo a partir de un conjunto de imágenes tomadas por la cámara instalada en el robot.
El proceso de aprendizaje se lleva a cabo en un elemento de proceso fuera de la plataforma, y el modelo es
incluido manualmente para que el robot pueda realizar el proceso de inferencia de manera local.
Todos los componentes desarrollados e incluidos se han validado adecuadamente mediante un conjunto de
tests que se presentan de forma detallada en este trabajo.
%K Ingeniería de Sistemas y Automática
%K Robótica
%K Robotics
%K 33 Ciencias Tecnológicas
%~ GOEDOC, SUB GOETTINGEN