Posicionamiento del robot Mitsubishi mediante un sistema de reconocimiento de voz

Abstract

En el presente trabajo de titulación se plantea la realización del entrenamiento de una red neuronal que sea capaz de reconocer comandos de voz para mover un brazo robótico de cinco grados de libertad. En el proyecto se hizo una adquisición de señales de 80 comandos de voz separados en dos grupos de 40 con distintas distancias, tonalidad de voz en él un grupo y en el segundo grupo manteniendo la misma distancia. Para la adquisición de las señales se utilizó un micrófono conectado a una raspberry pi 3 y el software de simulink. Para el análisis y tratamiento de la señal se aplicaron cuatro parámetros estadísticos que son el IEMG, VAR, Zero-Crossing y RMS, para el entrenamiento de la red neuronal se usó el método self organizing maps, una vez entrenada la neurona se realizó la programación y simulación del robot que se moverá 0.261799 radianes o 15 grados cada vez que se mencione el comando deseado por el usuario sea arriba, abajo, derecha o izquierda y este se visualizará en un modelo CAD del robot Mitsubishi con cinco grados de libertad en simulación de simscape, para proceder a embeberlo a la raspberry pi 3 y realizar la conexión al controlador Mitsubishi Melfa CR1-571 que enviará la señal para el movimiento del brazo robótico Mitsubishi. En la etapa de prueba, la red neuronal tuvo un error del 10% demostrando que en el reconocimiento de voz 9 de 10 comandos son reconocidos y emiten la señal para el movimiento de las juntas del brazo robótico.