{"id":96197,"date":"2018-03-11T10:16:21","date_gmt":"2018-03-11T10:16:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/contribucion-a-la-autolocalizacion-de-robots-moviles-basada-en-la-fusion-de-informacion-multisensorial\/"},"modified":"2018-03-11T10:16:21","modified_gmt":"2018-03-11T10:16:21","slug":"contribucion-a-la-autolocalizacion-de-robots-moviles-basada-en-la-fusion-de-informacion-multisensorial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/robotica\/contribucion-a-la-autolocalizacion-de-robots-moviles-basada-en-la-fusion-de-informacion-multisensorial\/","title":{"rendered":"Contribuci\u00f3n a la autolocalizaci\u00f3n de robots m\u00f3viles basada en la fusi\u00f3n de informaci\u00f3n multisensorial"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Danilo Navarro Garc\u00eda <\/strong><\/h2>\n<p>Los primeros robots operaban en entornos especialmente preparados para ellos. Cada componente de su espacio de trabajo se encontraba situado en una posici\u00f3n y orientaci\u00f3n predefinidas, de modo que el robot conoc\u00eda a priori y con exactitud el escenario donde se encontraba. En la actualidad muchas de las aplicaciones requieren que los robots tengan rasgos de autonom\u00eda como son la capacidad para identificar mediante sus sensores las caracter\u00edsticas que tiene el entorno, la capacidad para autolocalizarse dentro del mismo, y la capacidad para navegar por su espacio de trabajo respondiendo a las variaciones temporales que vayan surgiendo. A pesar de que los resultados obtenidos en el campo de la construcci\u00f3n de mapas y auto-localizaci\u00f3n de robot m\u00f3viles son abundantes y muy significativos, aun existen problemas por resolver sobre todo los vinculados al uso de sensores imprecisos y de bajo costo, ya que la informaci\u00f3n obtenida con estos sensores resulta poco fiable al momento de integrarla a las distintas aplicaciones en este tipo de sistemas. Este trabajo se centra en el estudio y modelado de sensores de bajo costo de uso t\u00edpico en rob\u00f3tica m\u00f3vil (codificadores rotativos, sensores de ultrasonidos e infrarrojos, comp\u00e1s magn\u00e9tico), y de c\u00f3mo pueden ser utilizados en labores de auto-localizaci\u00f3n y representaci\u00f3n del entorno.  mediante la fusi\u00f3n de datos provenientes de sensores de bajo coste se logra que un robot m\u00f3vil se auto localice adecuadamente de forma que pueda navegar confiablemente en entornos estructurados. Para probar y evaluar off-line los distintos mecanismos de fusi\u00f3n y filtrado propuestos, a lo largo de esta tesis se desarrollan modelos sensoriales as\u00ed como un pseudo c\u00f3digo para la simulaci\u00f3n de la operaci\u00f3n de estos sensores en un robot real. Igualmente, en esta tesis se  formulan los procedimientos y se elabora el software que se insertar\u00e1 en un robot real para que \u00e9ste ejecute las acciones de control de navegaci\u00f3n, de adquisici\u00f3n y filtrado de datos sensoriales, y de fusi\u00f3n pertinente a la localizaci\u00f3n y el mapeado en su entorno de operaci\u00f3n. En este sentido, aqu\u00ed se han desarrollado modelos de sensores que permiten integrar los mismos a sistemas m\u00e1s avanzados de fusi\u00f3n sensorial, que a la postre sirven para construir mapas de densidad de ocupaci\u00f3n y de caracter\u00edsticas geom\u00e9tricas del entorno. As\u00ed mismo, a partir de los modelos sensoriales se han desarrollado dos sistemas de localizaci\u00f3n. El primero usa los od\u00f3metros de abordo para mantener la posici\u00f3n del robot mediante un procedimiento de seguimiento (tracking) conocido como dead-reckoning. El segundo se fundamenta en un filtro de kalman extendido que integra la informaci\u00f3n proveniente de un sensor de ultrasonidos para mantener y corregir la posici\u00f3n del robot utilizando 2  tipos de hitos (landmark) naturales: paredes y esquinas. para la comprobaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n del funcionamiento de los m\u00e9todos propuestos, en esta tesis se ha utilizado un robot llamado yair (yet another intelligent robot), el cual es una plataforma multi-sensorial que cuenta un sistema impulsor de principio diferencial. Dado que se trata de un sistema de tiempo real que operar\u00e1 en un entorno real, la t\u00e9cnica de an\u00e1lisis y validaci\u00f3n de los resultados se bas\u00f3 en la observaci\u00f3n directa del comportamiento del robot cuando realizaba las acciones de navegaci\u00f3n y exploraci\u00f3n del entorno que le eran programadas. Los resultados obtenidos muestran que con la fusi\u00f3n de datos se mejora sensiblemente la calidad de los mapas de representaci\u00f3n del entorno, y con ello se mejora tambi\u00e9n la precisi\u00f3n en la localizaci\u00f3n del robot.  as\u00ed mismo, con el sistema de localizaci\u00f3n desarrollado en esta tesis, el cual se fundamenta en el filtro extendido de kalman para la fusi\u00f3n de los datos de localizaci\u00f3n odom\u00e9trica con los datos de observaci\u00f3n de un sensor de ultrasonidos, se logr\u00f3 mejorar la autolocalizaci\u00f3n del robot, pasando de  errores del orden de 3 metros en trayectos de 80 metros, a errores de pocas d\u00e9cimas de metros en el mismo tramo.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Contribuci\u00f3n a la autolocalizaci\u00f3n de robots m\u00f3viles basada en la fusi\u00f3n de informaci\u00f3n multisensorial<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Contribuci\u00f3n a la autolocalizaci\u00f3n de robots m\u00f3viles basada en la fusi\u00f3n de informaci\u00f3n multisensorial <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Danilo Navarro Garc\u00eda <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de Valencia<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 25\/09\/2009<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Gin\u00e9s Benet Gilabert<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: alfons Crespo  i lorente <\/li>\n<li>humberto Mart\u00ednez barber\u00e1 (vocal)<\/li>\n<li>enric Cervera mateu (vocal)<\/li>\n<li>Juan  Manuel Garc\u00eda chamizo (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Danilo Navarro Garc\u00eda Los primeros robots operaban en entornos especialmente preparados para ellos. 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