Segmentación semántica para la manipulación flexible con robots industriales

Abstract

En este proyecto se desarrolla un sistema de manipulación robótica flexible basado en visión artificial, orientado a aplicaciones industriales. El objetivo principal es identificar objetos, localizarlos mediante segmentación de instancias y estimar automáticamente la pose (posición y orientación) para permitir su manipulación mediante un brazo robótico. El sistema se estructura en una arquitectura modular sobre el ecosistema ROS 2, que integra componentes de percepción, control del manipulador y una interfaz gráfica en RViz2. Se ha utilizado la cámara estereoscópica ZED Mini para capturar imágenes RGB-D, y un modelo YOLO de segmentación de instancias para identificar objetos y generar sus correspondientes máscaras que, junto con la información de profundidad, permiten calcular el punto de agarre óptimo. Los resultados obtenidos muestran un comportamiento robusto y en tiempo real, lo que valida el uso de técnicas de visión avanzada en entornos industriales no estructurados.