[Jderobot-dev] Kinect en Jderobot

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Kinect


Kinect es una de los sensores más de moda hoy día, incluso considerado por
muchos como el mejor gadget de 2011. Este dispositivo nace a finales de 2010,
pero que durante 2011 se ha consolidado con uno de los grandes éxitos de
Microsoft, ya que un producto que fue concebido para jugar a una videoconsola se
ha convertido en una plataforma de desarrollo e investigación para muchos
ámbitos y sectores.

¿Que es Kinect?

Kinect cuenta con una cámara RGB, un sensor de profundidad compuesto por un
proyector de infrarrojos y un sensor capaz de realizar un modelado en 3D de un
entorno cerrado con luz ambiental e incluso con la luz apagada, un micrófono
direccional capaz de suprimir el ruido ambiente y procesador que realiza
funciones como el reconocimiento facial o de voz.

Kinect ha despertado cierta curiosidad y creatividad en muchos aficionados e
investigadores, propiciando drivers libres, ya cuenta con la inclusión en el
Kernel 3.0 de Linux. Se ha convertido en una estupenda plataforma de visión
artificial de bajo coste, menos de 150 Euros y fácilmente integrables, lo que
facilitado el desarrollo de SDK no comerciales.

Kinect en JDErobot

JDErobot cuenta con componentes para la utilizar el tan preciado Kinect. Para el
control de los drivers disponemos “Jdenect”, bajo la librería
“freenect”. Este componente proporciona la imagen RGB, la de profundidad y
la de IR, el control del cuello y la capacidad de modificar el LED. Este
componente no esta empaquetado con la versión oficial. Para más información
de este componente pulsa aquí.

El componente “Visornect” permite el control del Kinect conectándose al
componente anteriormente descrito. Donde podremos visualizar las distintas
imágenes, controlar el cuello y LED mediante botones y visualizar la nube de
puntos en un visor en 3D.

¿Que se está haciendo con Kinect en JDErobot?

Actualmente estoy utilizando Kinect para el desarrollo de mi PFC, en dos lineas
diferentes por un lado para la detección de personas en 3D e interactuar con el
robot mediante reconocimiento de gestos. Se ha usado la librería “Openni”
para la detección de personas en 3D pero esto quizás esto cambie en un futuro
próximo implementando algún algoritmo de tracking propio.

Por otro lado para la construcción de una memoria visual basada en parches
planos utilizando como primitiva puntos que forma una nube de puntos. Para la
integración de esta memoria me ha sido muy útil la librería PCL que contiene
numerosos algoritmos, filtros, registro, segmentación, reconocimiento de
objetos, etc.

También se esta utilizando para desarrollar Eldercare-5, un sistema de video
monitorización que detecta si una persona se ha caído. Esta orientado a
personas mayores que viven solas. Aquí podeis encontrar mucha más
información.

Dentro de mi Wiki podéis encontrar mucha más información



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