patrick100/Robotica-Proyecto-Final

lego robot movil con cnn para reconocer señales de trafico

Robotica-Proyecto-Final

Proyecto Final para el curso de robotica CSUNSA, robot carrito reconocedor de señales de transito usando CNN

1. El modelo utilizado consiste en las siguientes capas:

Layer No.	Layer	Description
	Input	28x28x1 image
1	Convolution 5x5	1x1 stride, valid padding, outputs 24x24x8
	RELU	Activation
	Max pooling	2x2 stride, outputs 12x12x8
2	Convolution 3x3	1x1 stride, valid padding, outputs 10x10x20
	RELU	Activation
	Max pooling	2x2 stride, outputs 5x5x20
3	Convolution 2x2	1x1 stride, valid padding, outputs 4x4x60
	RELU	Activation
	Max pooling	2x2 stride, outputs 2x2x60
	Flatten	outputs 240
4	Fully connected	outputs 160, dropout
	RELU	Activation
5	Fully connected	outputs 80
	RELU	Activation
6	Fully connected	outputs 43

2. El grafico de entrenamiento

Para realizar el entrenamiento utilizar TRAIN.py

Grafico de entrenamiento usando 20 epocas

Antes de realizar el entrenamiento se hace un preprocesamiento convirtiendo la imagen en grises

3. Para realizar una prediccion

Para realizar una prediccion usar CNN-ENTRENADA.py que convertira a gris la imagen y predicira la imagen con el modelo ya cargado de igual forma convertira a escala de grises

4. Para realizar la comunicacion entre el robot,camara(celular),laptop

Para realizar la comunicacion entre los diferentes hosts se utilizo sockets

Para realizar el guardado de la imagen del celular a la laptop se utilizo el protocolo samba.

La comunicación tiene el siguiente diagrama de flujo