Sistemas inteligentes de fabricación: fusión de sensores para uso en robótica
El proyecto se enfoca en obtener algoritmos computacionalmente eficientes y portables a máquinas de pequeño porte para procesar información de varios sensores de bajo costo para usar en navegación y control de robots de tipo industrial. Se utilizarán para este propósito sensores de posición, derivad...
Guardado en:
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| Publicado: |
2019
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| Acceso en línea: | http://pa.bibdigital.ucc.edu.ar/1761/1/PI_Canali.pdf |
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I38-R144-17612025-02-27T22:12:10Z http://pa.bibdigital.ucc.edu.ar/1761/ Sistemas inteligentes de fabricación: fusión de sensores para uso en robótica Canali, Luis Rafael dir. Procesos Innovativos T Tecnología (General) El proyecto se enfoca en obtener algoritmos computacionalmente eficientes y portables a máquinas de pequeño porte para procesar información de varios sensores de bajo costo para usar en navegación y control de robots de tipo industrial. Se utilizarán para este propósito sensores de posición, derivados de mediciones angulares o de odometría de robots, junto con sensores de visión de bajo costo y sensores acústicos. La información obtenida se procesará usando filtros derivados de Kalman (filtros de partículas, p. ej.) para obtener estimación robusta del vector de pose (posición + actitud) que de esta manera es empleado en funciones de control de robots. 2019-01-01 proyecto_de_investigacion info:eu-repo/semantics/closedAccess application/pdf spa http://pa.bibdigital.ucc.edu.ar/1761/1/PI_Canali.pdf Canali, Luis Rafael dir. (2019) Sistemas inteligentes de fabricación: fusión de sensores para uso en robótica. [Proyecto de investigación] |
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El proyecto se enfoca en obtener algoritmos computacionalmente eficientes y portables a máquinas de pequeño porte para procesar información de varios sensores de bajo costo para usar en navegación y control de robots de tipo industrial. Se utilizarán para este propósito sensores de posición, derivados de mediciones angulares o de odometría de robots, junto con sensores de visión de bajo costo y sensores acústicos. La información obtenida se procesará usando filtros derivados de Kalman (filtros de partículas, p. ej.) para obtener estimación robusta del vector de pose (posición + actitud) que de esta manera es empleado en funciones de control de robots. |
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