Cuantificación de la incertidumbre en la estimación de la pose de objetos rígidos usando redes neuronales bayesianas profundas

Abstract

: tablas, figurasLas revoluciones industriales han sido períodos de transformación económica, tecnológi- ca y social. Cada una ha traído consigo una novedad tecnológica que se vuelve esencial para la producción y la economía en general. Las primeras revoluciones de este tipo llevaron a la humanidad a reemplazar la fuerza del hombre por máquinas de vapor, la máquina de combustión interna y posteriormente por la electricidad como fuente de trabajo [1, 2]. Esto a su vez, creó otras rutas para el desarrollo y la producción. En la segunda mitad del siglo XX, la tercera revolución industrial introdujo la electrónica y la automatización [3], creando las condiciones necesarias para la computación y la in- formática. Finalmente, la cuarta revolución industrial, también llamada industria 4.0, es resultado de la convergencia de tecnologías digitales [4] como las redes de compu- tadoras, la internet, la robótica, el aprendizaje automático y el big data, usados en la construcción de los denominados sistemas ciberfísicos [5] y sistemas inteligentes [6]. Actualmente, el avance en la capacidad de los sistemas automáticos está ligado a la va- riedad de fuentes de información y la capacidad de procesamiento de datos, las cuales potencializan la tecnología previamente existente.1 INTRODUCCIÓN--1 1 DEFINICIÓN DEL PROBLEMA--1.2. JUSTIFICACIÓN--1.3. OBJETIVOS--1.3.1. Objetivo general--1.3.2. Objetivos específicos--2. ESTIMACIÓN DE LA POSE--2.1. Metodologías de estimación de pose--2.1.1. Método directo--2.1.2. Perspetive-n-Point (PnP)--2.1.3. Correspondencia de plantillas--2.2. Métricas de evaluación de rendimiento--3. ESTIMACIÓN DE LA INCERTIDUMBRE EN APRENDIZAJE PRO- FUNDO--3.1. Técnicas de estimación de la incertidumbre--3.1.1. Ensambles o conjuntos profundos--3.1.2. Dropout--3.2. Incertidumbre en las tareas de clasificación y regresión--4. REDES NEURONALES BAYESIANAS--5.1. Actividades del objetivo 1--5.1.1. PoseCNN--5.1.2. PyTorch--5.1.3. Torchbnn--5.1.4. Resultados del objetivo específico 1--5.2. Actividades del objetivo 2--5.2.1. YCB-video--5.2.2. Dataset y dataloader--5.2.3. Resultados del objetivo específico 2--5.3. Actividades del objetivo 3--6. EXPERI6.2. Entrenamiento con optimizador SGDMENTOS--6.1. Descripción de hardware y software utilizados----6.3. Entrenamiento con optimizador Adam--7. RESULTADOS--7.1. Estimación de la pose--7.2. Estimación de la incertidumbre--7.2.1. Caso de prueba 1--7.2.2. Caso de prueba 2--7.2.3. Caso de prueba 3--7.2.4. Caso de prueba 4--8. ANÁLISIS Y DISCUSIÓN--8.1. Estimación de la pose--8.2. Estimación de la incertidumbre--8.2.1. Translación--8.2.2. Rotación--9. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES--9.1. CONCLUSIONES--9.2. RECOMENDACIONES--BIBLIOGRAFÍAMaestríaMagíster en Ingeniería Eléctric