MR MIME: DETECCIÓN Y REPRODUCCIÓN DE MOVIMIENTOS USANDO SIMULADORES DE BRAZOS ROBÓTICOS

The study discusses the complexity of teaching robot movements and the high downtime that can occur with even minor programming changes. The authors propose a new method of robot programming using neural networks and human motion analysis. They use the OpenPose algorithm to estimate the pose of the human arm in a simulated 3D space and then translate that pose to the robot using classification tools. The results show that this approach can make robot programming more accessible. Facultad, Ingeniería. Programa Académico, Ciencias de la Computación. Título, MasterMan, Detección y Reproducción de Movimientos Usando Simuladores de Brazos Robóticos. Autores, John Cenianas, Diego Alonso. Fernández Ramos, Óscar Enrique. Resumen, la enseñanza de los movimientos del robot siempre se ha considerado un tema complejo en el que hay mucho interés, ya que el más mínimo cambio en la programación del robot puede generar un alto tiempo de inactividad que puede durar más de un mes. En este trabajo, llevamos a cabo un estudio de los movimientos humanos para implementar un nuevo método de programación de robots por demostración utilizando redes neuronales. Los métodos actuales requieren especialistas con altos conocimientos matemáticos y lógicos para enseñar los movimientos de los robots. Usando un famoso algoritmo de estimación de pose llamado OpenPose y un método de lifting 3D, obtenemos la pose estimada del brazo de la persona en un espacio 3D simulado. Luego, usamos varias herramientas de clasificación para traducir la pose predicha al robot. Los resultados muestran que es factible hacer que la programación de robot sea más accesible utilizando la estimación de pose.