ALTERNATIVA TECNOLÓGICA PARA ESTIMAR LA DISTRACCIÓN Y SOMNOLENCIA DEL CONDUCTOR MEDIANTE VISIÓN POR COMPUTADOR E INTELIGENCIA ARTIFICIAL USANDO TOF (TECHNOLOGICAL ALTERNATIVE TO ESTIMATE DRIVER DISTRACTION AND SLEEPINESS THROUGH COMPUTER VISION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE USING TOF)

Resumen El documento presenta una alternativa tecnológica que detecta condiciones anormales del conductor a causa de la distracción y/o somnolencia. Utilizando la tecnología de tiempo de vuelo, se determinaron distancias de objetos con la emisión de una señal infrarroja en conjunto con la inteligencia artificial del modelo CANDIDE, además, se mostró el resultado de un algoritmo para seguimiento facial en tiempo real. Para la detección de la distracción fueron considerados tres movimientos faciales, además de un algoritmo de control que relaciona los valores de datos de los vértices, en el rostro del conductor. Finalmente, se obtuvo una interfaz visual que indicó, mediante alertas visuales y sonoras, cuando el rostro del conductor se encontraba fuera de los parámetros aceptados para la conducción. El sistema es autónomo y no debe ser activado y/o configurado por el conductor, utilizó la visión artificial como método de seguimiento, contribuyendo en la reducción de accidentes de tránsito Palabras Clave: Detección de objetos, distracción, Candide, Kinect, time-of-flight. Abstract The document presents a technological alternative, that detects abnormal driver conditions due to distraction and / or drowsiness. Using time-of-flight technology, objects distances were determined with the emission of an infrared signal, in conjunction with the artificial intelligence of the CANDIDE model, besides, the result of an algorithm for real-time facial tracking was shown. For the detection of distraction, three facial movements were considered, in addition to a control algorithm, that relates the data values of the vertices in the driver´s face. Finally, a visual interface was obtained, that indicated by visual and audible alerts, when the driver's face was outside the accepted parameters for driving. The system is autonomous and should not be activated and / or set by the driver, it used artificial vision as a monitoring method, contributing to the reduction of traffic accidents. Keywords: Candide, distraction, Kinect, object detection, time-of-flight

Teleoperación gestual de robot industrial mediante dispositivo móvil

El presente documento pretende explicar el desarrollo del Proyecto Final de Master para la titulación de “Master Universitario en Ingeniería de Sistemas Automáticos y Electrónica Industrial”. Se desarrolló una aplicación para un dispositivo móvil con la cual se controlan los movimientos del brazo robótico Mitsubishi RV-M1, tanto por comandos enviados a través de la manipulación de botones, así como por gestos de movimiento realizados por el usuario. El proyecto se divide en dos secciones, la primera, referente a los movimientos del robot; para esto se desarrolló en MATLAB un código que tiene como base la resolución de su cinemática inversa a través de un método geométrico y de su cinemática directa, obtenida con transformación de matrices. La segunda parte ronda en torno a la comunicación del dispositivo móvil con MATLAB, el uso de los sensores (acelerómetro y giroscopio) propios del dispositivo móvil para la teleoperación gestual, su interfaz gráfica y la aplicación de una base de datos, todo esto desarrollado en la plataforma Android. La aplicación creada permite al usuario tener control completo sobre los movimientos del robot dentro de su espacio de trabajo, además de poder guardar posiciones específicas en la base de datos del dispositivo móvil que permite su repetitividad. Esta aplicación resulta útil para poder crear rutinas de trabajo con puntos específicos mediante una interfaz amigable con el usuario

Teleoperación gestual de robot industrial mediante dispositivo móvil

El presente documento pretende explicar el desarrollo del Proyecto Final de Master para la titulación de “Master Universitario en Ingeniería de Sistemas Automáticos y Electrónica Industrial”. Se desarrolló una aplicación para un dispositivo móvil con la cual se controlan los movimientos del brazo robótico Mitsubishi RV-M1, tanto por comandos enviados a través de la manipulación de botones, así como por gestos de movimiento realizados por el usuario. El proyecto se divide en dos secciones, la primera, referente a los movimientos del robot; para esto se desarrolló en MATLAB un código que tiene como base la resolución de su cinemática inversa a través de un método geométrico y de su cinemática directa, obtenida con transformación de matrices. La segunda parte ronda en torno a la comunicación del dispositivo móvil con MATLAB, el uso de los sensores (acelerómetro y giroscopio) propios del dispositivo móvil para la teleoperación gestual, su interfaz gráfica y la aplicación de una base de datos, todo esto desarrollado en la plataforma Android. La aplicación creada permite al usuario tener control completo sobre los movimientos del robot dentro de su espacio de trabajo, además de poder guardar posiciones específicas en la base de datos del dispositivo móvil que permite su repetitividad. Esta aplicación resulta útil para poder crear rutinas de trabajo con puntos específicos mediante una interfaz amigable con el usuario

Teleoperación gestual de robot industrial mediante dispositivo móvil

El presente documento pretende explicar el desarrollo del Proyecto Final de Master para la titulación de “Master Universitario en Ingeniería de Sistemas Automáticos y Electrónica Industrial”. Se desarrolló una aplicación para un dispositivo móvil con la cual se controlan los movimientos del brazo robótico Mitsubishi RV-M1, tanto por comandos enviados a través de la manipulación de botones, así como por gestos de movimiento realizados por el usuario. El proyecto se divide en dos secciones, la primera, referente a los movimientos del robot; para esto se desarrolló en MATLAB un código que tiene como base la resolución de su cinemática inversa a través de un método geométrico y de su cinemática directa, obtenida con transformación de matrices. La segunda parte ronda en torno a la comunicación del dispositivo móvil con MATLAB, el uso de los sensores (acelerómetro y giroscopio) propios del dispositivo móvil para la teleoperación gestual, su interfaz gráfica y la aplicación de una base de datos, todo esto desarrollado en la plataforma Android. La aplicación creada permite al usuario tener control completo sobre los movimientos del robot dentro de su espacio de trabajo, además de poder guardar posiciones específicas en la base de datos del dispositivo móvil que permite su repetitividad. Esta aplicación resulta útil para poder crear rutinas de trabajo con puntos específicos mediante una interfaz amigable con el usuario

Artículo científico - Análisis del conductor: estimación de la distracción y somnolencia mediante visión por computador e inteligencia artificial usando tecnología TOF

En la conducción de un vehículo motorizado, el conductor debe dar una respuesta adecuada a las exigencias que le imponen las vías, las condiciones meteorológicas o ambientales, la circulación y las normas y señales que la regulan. Pero, para dar esa respuesta, necesita una buena información y una buena capacidad para actuar. La falta de atención y/o fatiga al conducir pueden provocar graves accidentes, los mismos que pueden ser anticipados con un mecanismo de alerta en las acciones del conductor; dicho mecanismo inteligente puede optar por varias maneras para determinar los factores producentes que reflejan la errónea forma de maniobrar un automotor. El proyecto se realizó como una alternativa a las tecnologías previstas para la detección de distracción y/o somnolencia, siendo una innovación mediante el uso de una cámara con tecnología de tiempo de vuelo, que proporciona parámetros exactos, en tres dimensiones, del rostro del conductor. Conjuntamente con el uso de inteligencia artificial y utilizando el modelo CANDIDE, que es un modelo similar a una malla de alambre con una textura mapeada en su superficies que parametriza el rostro humano; se creó un algoritmo que alerta las condiciones anormales de conducción en tiempo real