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Por tercer año consecutivo, equipo del INAOE gana el primer lugar en la categoría de drones autónomos del Torneo Mexicano de Robótica

Santa María Tonantzintla, Puebla, a 27 de marzo de 2019

El equipo Quetzal++ está integrado por Leticia Oyuki Rojas Pérez, Aldrich Cabrera Ponce y Arturo Cocoma Ortega, estudiantes de posgrado de este centro de investigación, y es liderado por el Dr. José Martínez Carranza, investigador de la Coordinación de Ciencias Computacionales de este Instituto.

En entrevista, el Dr. Martínez Carranza informa que en la competencia de drones autónomos participaron diez equipos de instituciones como el CINVESTAV, el CIDETEC del Instituto Politécnico Nacional, la Universidad Autónoma de Tamaulipas –que obtuvo el segundo lugar–, el Tecnológico de Celaya, la Universidad de Querétaro, la Universidad La Salle, la Universidad Politécnica de Victoria, la UPAEP, el Colegio Ovidio y el INAOE.

INAOEdrones2019

Añade que este año la contienda fue más complicada que en años anteriores porque consistió en resolver dos tipos de misiones: básicas y avanzadas. “Nuestra estrategia fue resolverlas todas, utilizar el tiempo que teníamos asignado para resolver las básicas, hacerlo lo mejor posible y también resolver todas las misiones avanzadas para obtener el mejor puntaje”, subraya.

A su vez, Oyuki Rojas, capitana del equipo, explica algunos de los problemas que enfrentaron en la competencia, siendo el mayor la interferencia en la recepción de imágenes. “El vehículo recibe la imagen vía WiFi y es esa imagen la que utilizamos para procesar los algoritmos que nos ayudan a hacer los vehículos autónomos. Fue un problema para todos, pero nosotros utilizamos un router para no tener tanta interferencia”.

Agrega que las misiones básicas consistieron en detectar un obstáculo, evadir ese mismo obstáculo, subir una pirámide de dos escalones, seguir un objeto en movimiento y atravesar ventanas.

“Por el lado de las misiones avanzadas tuvimos vuelo colaborativo, vuelo en formación, seguimiento de puntos de referencia y búsqueda de plataforma en el entorno y reconstrucción 3D. Adicionalmente, se hizo una exhibición de seguimiento de puntos de referencia y búsqueda de plataforma, pero con procesamiento a bordo”, apunta.

A su vez, Arturo Cocoma destaca que el reto más complicado fue el de las ventanas. Para cumplir esta misión, el equipo utilizó algoritmos de deep learning, lo que les permitió saber cuál era la posición y el área específica por donde el dron podía volar, orientarlo y hacer que pasara a través de cada una de las ventanas. “El reto no era fácil debido a la forma de las ventanas, que eran más pequeñas y delgadas que el año anterior. Utilizando métodos clásicos como segmentación, el dron no era capaz de verlas, ese fue el problema de algunos equipos que llevaban segmentación para unas ventanas como las del año anterior, que eran más grandes y gruesas, y únicamente trataban de identificar el color y por eso no podían verlas. Este reto fue muy complicado y lo pudimos atender usando los algoritmos que diseñamos”.

Por parte, Aldrin Cabrera expresa: “También cabe destacar que el tiempo que teníamos era de doce minutos en las primeras misiones básicas. Teníamos poco tiempo para resolver esas primeras cinco misiones y una vez que lo hicimos se pasó a las misiones avanzadas, donde tuvimos más tiempo, 15 minutos, lapso durante el cual debíamos resolver todas las misiones”.

Finalmente, el Dr. José Martínez Carranza añade: “Como cada año hemos tratado de ir a competencias internacionales y el Torneo Mexicano de Robótica nos sirve como preparación, ahora queremos ir al IMAV. Lo importante para nosotros es que pudimos echar a andar lo que nos servirá para participar en la competencia internacional que se realizará en Madrid en el mes de septiembre. En 2016 ganamos el segundo lugar del IMAV y en 2017 el cuarto. El año pasado no participamos, fue en Australia, pero este año esperamos hacer un muy buen papel”.

En el Torneo Mexicano de Robótica, que se realizó la semana pasada en Guadalajara, el INAOE también obtuvo el tercer lugar en la categoría de robots de servicio en casa denominada @Home.

El video de la participación del Equipo Quetzal en el TMR 2019 se encuentra disponible en la siguiente liga: https://youtu.be/fYWw5yT7I-w

Más información en: https://ccc.inaoep.mx/~carranza/

 
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