Sistema de Detección y Rastreo de Personas en Tiempo Real para el Robot Golem-II+

Abstract

Un robot de servicio puede realizar actividades útiles para el bienestar de los humanos. Uno de los principales problemas a resolver para que un robot de servicio tenga una mejor interacción con las personas, es que el robot pueda percibir a los individuos que se encuentran a su alrededor. Por lo anterior, se desarrolló un sistema de detección y rastreo de personas en tiempo real, que fue implementado y adaptado en el robot Golem-II+. Para llevar a cabo la detección, se utilizó una técnica de aprendizaje supervisada llamada Máquina de Vectores de Soporte o SVM (Support Vector Machine), que encuentra patrones y realiza tareas de clasificación y regresión. En cuanto al rastreo, se usó un método llamado filtro de Kalman, que da predicciones de la localización de las personas detectadas, y un conjunto de operaciones que resuelven problemas de asignación llamado algoritmo Húngaro.