Algoritmo de reconocimiento de señales de tráfico en entorno simulado
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10806Palabras clave:
Programación y Visión, Machine Learning, Percepción y detección, Robots móviles, Vision por computadoraResumen
El desarrollo y la valoración de los programas de visión se suele realizar en equipos reales, pero recientemente, la disponibilidad de emuladores realistas y software orientado a aplicaciones robóticas ha hecho factible emplear escenarios virtuales. Este enfoque facilita el ajuste de los sistemas de reconocimiento, permite valorar múltiples casuísticas con un mínimo tiempo y dinero, y evita los problemas de compatibilidad entre los elementos de un sistema real. En este artículo se muestra el entorno sintético desarrollado en ROS y Gazebo, que incluye la creación de un repositorio de señales 3D fielmente modeladas acorde a la normativa española. Las técnicas de reconocimiento son tradicionales; es novedoso el ajuste óptimo de los discriminadores de color que evita especificar explícitamente valores numéricos. El clasificador de formas usa los momentos de Hu y una medida de oquedad, y la identificación de serigrafías se lleva a cabo con una red MLP de reducidas dimensiones.
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