Aplicaciones de SLAM : mapeo de ambientes naturales, localización consistente en tiempo real y exploración autónoma multi-robot

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En el ámbito de la robótica móvil los sistemas SLAM (localización y mapeo simultáneo) abrieron nuevas posibilidades para la navegación autónoma y la reconstrucción del entorno. De acuerdo a la aplicación específica, el procesamiento de los datos capturados por los sensores podría variar, imponiendo...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Pessacg, Facundo Hugo
Otros Autores: De Cristóforis, Pablo Esteban
Formato: Tesis doctoral publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2024
Materias:
ROBOTICA MOVIL
VISUAL SLAM
ACTIVE SLAM
ESTIMACION DE ESTADO
ESTIMACION DE INCERTIDUMBRE
EXPLORACION MULTI-ROBOT
MOBILE ROBOTICS
SLAM
STATE ESTIMATION
UNCERTAINTY ESTIMATION
MULTI-ROBOT EXPLORATION
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7539_Pessacg
https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesis&d=tesis_n7539_Pessacg_oai
Aporte de:
Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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description En el ámbito de la robótica móvil los sistemas SLAM (localización y mapeo simultáneo) abrieron nuevas posibilidades para la navegación autónoma y la reconstrucción del entorno. De acuerdo a la aplicación específica, el procesamiento de los datos capturados por los sensores podría variar, imponiendo diferentes restricciones al problema. Sin embargo, los métodos matemáticos subyacentes utilizados serán los mismos. En este trabajo se estudió el problema de SLAM desde diferentes perspectivas enfocándose en tres aplicaciones. En primer lugar, se realizó un estudio de reconstrucciones 3D en zonas boscosas utilizando imágenes capturadas por VANTs (Vehículos Aéreo No Tripulado), tanto reales como sintéticas. Se construyó un VANT para la adquisición autónoma de imágenes reales, y un simulador altamente realista para generar imágenes sintéticas. Luego se optimizaron los parámetros de las misiones de vuelo. Además, se desarrolló un nuevo método para estimar modelos de terreno en entornos boscosos. Finalmente, este flujo de trabajo se aplicó en la detección de tala selectiva. En segundo lugar, se desarrolló un novedoso método para resolver el problema de SLAM con estimaciones consistentes de la incertidumbre de las variables de estado, cuando el poder de cómputo es limitado. El método acota la cantidad de variables consideradas durante el proceso de estimación, pero mantiene la consistencia global de las estimaciones de las variables e incertidumbres calculadas. Por último, se desarrolló una aplicación de exploración y planificación de trayectorias multi-robot utilizando métodos de SLAM capaces de mantener estimaciones de incertidumbres consistentes, cuando los tiempos de cómputo son acotados. Esta aplicación permite explotar los beneficios de los métodos de SLAM, demostrando su utilidad en tareas de navegación autónoma eficientes.
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