Browsing by Author "Aguirre Ruiz, Alejandro"

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Desarrollo de funcionalidades en plataforma Ros para interacción de un robot
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2020) Aguirre Ruiz, Alejandro; Herrera Pineda, Juan Camilo; Galeano Echeverri, Oscar Julián
Resumen: La reutilización de código y la construcción de funcionalidades para luego ser modificadas, es una constante en software. Esta misma filosofía sin embargo, permea otras áreas del conocimiento que también hace uso del software, como en el caso de la robótica y mecatrónica. La utilización de frameworks y librerías ya construidas para permitir muy rápidamente lograr un producto mínimo viable mientras se construyen sus componentes físicos, es totalmente realizable con la ayuda de un MetaSistema Operativo como lo es ROS (Robot Operating System). ROS pone a disposición del usuario, estructuras diseñadas y programadas con posibilidades de modificación, facilitando la implementación de funcionalidades, toda vez que ya se encuentran implementadas para fácil adaptación de acuerdo al caso de uso. Es así, como ROS suministra funcionalidades comunes para robots como lo son movimiento de brazos, ruedas, acceso a motores de la mayoría de los tipos (servos, paso a paso), Sensórica, funcionales de análisis de imagen y reconocimiento, entre otras, que de lo contrario, deberían ser modelados y simulados previamente de forma independiente. En este trabajo se da una introducción a esta herramienta de desarrollo robótico, para facilitar la adaptación de una forma rápida a esta metodología de trabajo ágil en robótica mediante frameworks.
Detección automática de peatones con diferentes variaciones
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2023) Aguirre Ruiz, Alejandro; Fonnegra, Rubén; Briñez De León, Juan Carlos
El reconocimiento de peatones es una tarea importante en la visión por computadora y en la seguridad vial. El objetivo es detectar la presencia de peatones en imágenes o videos y, en algunos casos, su posición y tamaño. Existen diversas técnicas para el reconocimiento de peatones, como el clasificador Haar Cascade, HOG + SVM y redes neuronales convolucionales (CNN). Estas técnicas pueden adaptarse a diferentes variaciones, como diferentes tamaños de ventana, escalas de imagen, ángulos de vista y resoluciones. La elección de la técnica adecuada dependerá de las necesidades específicas de la aplicación y de los recursos computacionales disponibles. El reconocimiento de peatones es fundamental para el desarrollo de sistemas de transporte inteligente, vehículos autónomos y aplicaciones de seguridad peatonal.