Seguimiento Visual en Mecanismos Robóticos con Q-Learning-Edición Única

Abstract

En esta tesis se desarrolla un sistema de control para el seguimiento visual de un objetivo móvil. El seguimiento está basado en el aprendizaje de un sistema de visión con cámara en el efector final. En el desarrollo del sistema se proponen dos módulos: de visión y el controlador Q-learning. En el módulo de visión se obtienen los datos significativos para realizar el seguimiento, en este caso la posición del objetivo en el plano de la imagen. En el diseño del controlador se descarta la cinemática del sistema debido a que se utiliza aprendizaje en el control visual. Del aprendizaje, el sistema obtiene los movimientos que se deben de realizar para conseguir el seguimiento. El proceso del sistema de control inicia en la obtención de las características de significativas de la imagen. Con dichas características se obtiene un error de la posición medida con respecto a la posición deseada. Este error sirve como parámetro de entrada para el controlador Q-learning, que su función es aprender el movimiento para seguir el objetivo y controlar el robot. El ciclo de control se cierra cuando la planta controlada es modificada por el controlador Q-learning y, a su vez, se modifica la posición de la imagen obtenida por el sensor de realimentación. Mediante la experimentación y sus resultados se demuestra que el sistema es viable. La experimentación es realizada en una cabeza humanoide de tres grados de libertad, diseñada totalmente y manufacturada por alumnos de ingeniería del departamento de electrónica.