Implementación de un sistema de visión artificial de detección y evasión de obstáculos para un robot móvil tipo oruga (2023)
El proyecto se centra en la implementación de un avanzado algoritmo de detección de objetos, para identificar obstáculos en entornos dinámicos. Se busca mejorar la capacidad de los vehículos autónomos para interactuar con su entorno, especialmente en la detección de obstáculos a través de la visión artificial. El enfoque principal es simplificar el procesamiento de imágenes y reducir la complejidad mediante la eliminación de ruido, mejorando así la interpretación de las imágenes captadas. Este proyecto tiene aplicaciones prácticas, como la implementación en vehículos autónomos destinados a la agricultura, específicamente en el cultivo de café. La finalidad es aumentar la eficiencia en la detección y evasión de obstáculos, contribuyendo así a la mejora de la productividad y la salud de los trabajadores en el campo. El sistema propuesto se basa en visión artificial para tomar decisiones en tiempo real, generando trayectorias alternativas en caso de obstáculos. Los objetivos incluyen diseñar un sistema de visión, implementar algoritmos de evasión, simular el sistema en un ambiente virtual y validar su funcionamiento en condiciones reales en un área controlada.