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Título :	Sistema de ensamblaje autónomo de un eje de transmisión usando un brazo robótico y algoritmos de aprendizaje autónomo
Autor :	Valarezo Añazco, Edwin,, Director Córdova Bermeo, Doménica Isabel
Palabras clave :	Aprendizaje Profundo por Refuerzo Ensamblaje Visión Robótica
Fecha de publicación :	2023
Editorial :	ESPOL
Citación :	Córdova Bermeo, D. I. (2023). Sistema de ensamblaje autónomo de un eje de transmisión usando un brazo robótico y algoritmos de aprendizaje autónomo. [Proyecto integrador]. ESPOL. FIEC. .
Descripción :	El proyecto se enfoca en abordar los desafíos de la industria de ensamblaje de ejes, donde las tareas manuales a menudo resultan en inexactitudes y baja eficiencia. Se identifican diversos errores, lo que motiva la implementación de un algoritmo de aprendizaje autónomo. Este algoritmo controla un brazo robótico para ensamblar piezas ubicadas de manera aleatoria en una superficie de trabajo. El sistema utiliza una cámara RGB-D en conjunto con un modelo basado en YOLO y trasformación de coordenada para detectar y ubicar las piezas. El sistema de control hace uso de un algoritmo desarrollado con TD3 para dirigir las acciones del brazo robótico. Los resultados verifican la precisión del modelo de visión y la eficacia del algoritmo de control, validando así la capacidad del robot para aprender y adaptarse en función del progreso del entrenamiento. La recompensa alcanzada y la tendencia de mejora constante brindan respaldo a la viabilidad de este enfoque autónomo en la automatización de los procesos de ensamblaje de ejes, contribuyendo al incremento de la producción y a la reducción de errores de naturaleza humana.
metadata.dc.description.abstractenglish:	The project focuses on solving the challenges of the shaft assembly industry, where manual tasks often result in inaccuracies and low efficiency. Several errors are identified, which motivates the implementation of an autonomous learning algorithm. This algorithm controls a robotic arm to assemble randomly placed parts on a workstation. The system uses an RGB-D camera in conjunction with a YOLO-based model and coordinate transformation to detect and locate the parts. The control system makes use of an algorithm developed with TD3 to direct the actions of the robotic arm. The results verify the accuracy of the vision model and the effectiveness of the control algorithm, thus validating the robot's ability to learn and adapt as training progresses. The reward achieved and the trend of constant improvement provide support for the feasibility of this autonomous approach in the automation of shaft assembly processes, contributing to the increase of production and the reduction of errors of human nature.
URI :	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/58246
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	INGE-2018
Aparece en las colecciones:	Tesis de Electrónica y Automatización

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