Visual Terrain Identification and Surface Inclination Estimation for Improving Human Locomotion with a Lower-Limb Prosthetic

publicado a la‎(s)‎ 3 ago. 2018 9:14 por JEAN PIERRE DIAZ PAZ   [ actualizado el 3 ago. 2018 9:16 ]

Autores:

    Jean Pierre Díaz Paz
    Rafael L. da Silva
    Boxuan Zhong
    He Helen Huang
   Edgar Lobaton

Lower-limb robotic prosthetics can benefit from context awareness to provide comfort and safety to the amputee. In this work, we developed a terrain identification and surface inclination estimation system for a prosthetic leg using visual and inertial sensors. We built a dataset from which images with high sharpness are selected using the IMU signal. The images are used for terrain identification and inclination is also
computed simultaneously. With such information, the control of a robotized prosthetic leg can be adapted to changes in its surrounding.

Classical and Neural Models for Binocular Stereoscopic Reconstruction

publicado a la‎(s)‎ 20 nov. 2015 12:37 por JEAN PIERRE DIAZ PAZ   [ actualizado el 20 nov. 2015 12:38 ]

Autores:

    Jean Pierre Díaz Paz
    Humberto Loaiza Correa

We present a comparative study about stereoscopic reconstruction process focused in modelling for parallel axis stereoscopic cameras. We used two classical models and one based on Artificial Neural Networks for modelling the parallel axis system. Then we used the root mean square of distances between the point coordinates calculated from images and measured from the calibration pattern to evaluate the accuracy of each model. We compared the accuracy of two classical models and one based on Artificial Neural Networks. By comparing the confidence interval for every obtained model we observed that the classical model of Silven and Heikkila [1] shows average errors of 1.0 cm, however this error was reduced to 0.4 cm by an adjustment proposed in this paper. On the other hand the neural networks showed less robust to the training set. The current work can be extended to future developments in areas like photogrammetry, architecture and robotics.

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Esquema de Navegación Reactiva con Sensores RGB-D

publicado a la‎(s)‎ 28 ago. 2015 17:06 por ANDRES FELIPE SUAREZ SANCHEZ   [ actualizado el 28 ago. 2015 17:06 por JEAN PIERRE DIAZ PAZ ]

En este artículo se presenta la integración de un robot móvil con un sistema de visión artificial, que permite al agente móvil detectar y evadir obstáculos presentes en su trayectoria. El sistema de visión tiene la capacidad de presentar un modelo 3D de la escena local como una representación de nubes de puntos. La integración hardware es conformada por una cámara RGB-D de bajo costo, una unidad de procesamiento y una plataforma robótica. Para el sistema de percepción visual se implementa un algoritmo de reducción de información 3D a 2D, similar a la información de suministrada por sensores de rango, esto con el propósito de reducir etapas adicionales de manipulación de datos y tiempos en la respuesta de los algoritmos de navegación. El sistema en conjunto se puso a prueba en un entorno controlado, superando diversas pruebas de navegación y evasión de obstáculos. Con este trabajo se inicia la exploración de las capacidades del sensor RGB-D en robótica móvil a nivel de la región del pacífco colombiano y es el primer paso de una propuesta de investigación que busca implementar una solución al problema de Localización y Mapeo Simultaneo (SLAM).

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Corrección radiométrica de una cámara multiespectral para aplicaciones en caña de azúcar

publicado a la‎(s)‎ 25 feb. 2015 16:36 por JEAN PIERRE DIAZ PAZ   [ actualizado el 25 feb. 2015 16:41 ]

Autores:

    Paulo José Murillo Sandoval
    Fabio Andrés Herrera Rozo
    Jean Pierre Díaz Paz

Las cámaras multiespectrales miniaturizadas, instaladas en aeronaves de vuelo bajo, han incrementado su aplicabilidad en labores de percepción remota aérea para el seguimiento de cultivos. Estas cámaras aún cuentan con limitaciones tecnológicas inherentes a su construcción ya que, para posibilitar su bajo costo y peso, se reduce la calidad del sensor y algunos componentes. Las imágenes generadas con estos sensores deben ser corregidas en sus componentes geométricos y radiométricos para que la información contenida en ellas sea apropiada para las aplicaciones. Este documento describe una serie de técnicas de procesa miento para la corrección de imágenes derivadas de una cámara multiespectral Tetracam® Mini-MCA de 6 bandas espectrales, en donde se emplea un modelo empírico de calibración radiométrica ajustado a mediciones hechas en campo con un espectroradiómetro. Adicionalmente una rutina computacional fue desarrollada para la corrección de las imágenes obtenidas usando software GNU el cual logra agilizar el procesamiento de un gran volumen de imágenes mejorando así la calidad de las escenas crudas facilitando su aplicación en el desarrollo de futuros análisis cuantitativos sobre el cultivo de caña de azúcar.

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Navegación de un Robot Móvil por Estereovisión

publicado a la‎(s)‎ 9 sept. 2014 14:38 por JEAN PIERRE DIAZ PAZ   [ actualizado el 25 feb. 2015 16:43 ]



Autores:

    Andrés Felipe Suárez Sánchez
    Humberto Loaiza Correa

    En el presente artículo se presenta el diseño e implementación de un sistema de estereovisión de bajo costo para ser usado en robots móviles, el cual permite estimar la distancia a la que se encuentran los objetos presentes en su campo de visión. La localización de estos se logra por medio de una abstracción de un sensor estereoscópico de visión a un sensor tipo sonar, con el cual se logra reducir la información estéreo a lecturas coplanares de distancia como si fuera un sonar.

El sistema de visón se empleó para realizar la navegación de un robot móvil dentro de un ambiente estructurado empleando las técnicas de planeación de trayectoria reactiva y por campos de potencial. El sistema de estereovisión implementado mostró un error promedio de 5.34 cm en la estimación de distancias, siendo probado como sensor principal en el robot Pioneer 3DX en diferentes ambientes estructurados y bajo las dos estrategias de navegación anteriormente mencionadas.

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