Sistema Ultrasónico de Reconocimiento de Formas basado en Análisis Frecuencial e Inteligencia Computacional

Abstract

Estudiando algunos de los principales trabajos sobre reconocimiento de formas basicas de objetos en un ambiente estructurado, puede concluirse que la mayoria utiliza caracteristicas en el tiempo de los ecos captados. Si bien, el analisis en frecuencia ha sido bastante util en el procesamiento de senales acusticas en la banda audible, no ha representado igual papel en la ultrasonica aplicada a la robotica debido al uso de transductores de reducido ancho de banda. Por otro lado, la utilizacion creciente de la Transformada Wavelet, como herramienta que permite realizar un analisis en el tiempo de las componentes de frecuencia de una senal, no tiene aun un nicho amplio en los desarrollos con ultrasonido. En el presente articulo se propone entonces un sistema de procesamiento de senales ultrasonicas captadas a traves de una estructura de 2 Transmisores y 2 Receptores, de tal manera que extrayendo diferentes caracteristicas del espacio temporal, de los espectros de Fourier y de los coeficientes Wavelet, eligiendo las mas adecuadas mediante Analisis en Componentes Principales (ACP), y usandolas posteriormente para el entrenamiento de Redes Neuronales (RNA) Especializadas, sea posible el reconocimiento de planos, esquinas, filos y cilindros, en una sola exploracion y con un alto porcentaje de aciertos. Estudiando algunos de los principales trabajos sobre reconocimiento de formas basicas de objetos en un ambiente estructurado, puede concluirse que la mayoria utiliza caracteristicas en el tiempo de los ecos captados. Si bien, el analisis en frecuencia ha sido bastante util en el procesamiento de senales acusticas en la banda audible, no ha representado igual papel en la ultrasonica aplicada a la robotica debido al uso de transductores de reducido ancho de banda. Por otro lado, la utilizacion creciente de la Transformada Wavelet, como herramienta que permite realizar un analisis en el tiempo de las componentes de frecuencia de una senal, no tiene aun un nicho amplio en los desarrollos con ultrasonido. En el presente articulo se propone entonces un sistema de procesamiento de senales ultrasonicas captadas a traves de una estructura de 2 Transmisores y 2 Receptores, de tal manera que extrayendo diferentes caracteristicas del espacio temporal, de los espectros de Fourier y de los coeficientes Wavelet, eligiendo las mas adecuadas mediante Analisis en Componentes Principales (ACP), y usandolas posteriormente para el entrenamiento de Redes Neuronales (RNA) Especializadas, sea posible el reconocimiento de planos, esquinas, filos y cilindros, en una sola exploracion y con un alto porcentaje de aciertos.