Valencia, 29 de Septiembre de 2009. Programa de Doctorado: Automática e Informática Industrial Autor de la tesis: D. Danilo A. Navarro García Titulo de la tesis: Contribución a la autolocalización de robots móviles basada en la fusión de información multisensorial Director de la tesis: Dr. Gines Benet Gilabert Resum Els primers robots operaven en entorns especialment preparats per a ells. Cada component del seu espai de treball es trobava situat en una posició i orientació predefinides, de manera que el robot coneixia a priori i amb exactitud l’escenari on es trobava. En l’actualitat moltes de les aplicacions requerixen que els robots tinguen trets d’autonomia com són la capacitat per a identificar per mitjà dels seus sensors les característiques que tinga l’entorn, la capacitat per a autolocalitzar-se dins del mateix, i la capacitat per a navegar pel seu espai de treball responent a les variacions temporals que vagen sorgint. Malgrat que els resultats obtinguts en el camp de la construcció de mapes i localització de robot mòbils són abundants i molt significatius, finsitot hi ha problemes per resoldre, sobretot els vinculats a l’ús de sensors imprecisos i de baix cost, ja que la informació obtinguda amb estos sensors resulta poc fiable en el moment d’integrar-la a les distintes aplicacions en este tipus de sistemes. Este treball se centra en l’estudi i modelatge de sensors de baix cost d’ús típic en robòtica mòbil (codificadors rotatius, sensors d’ultrasons i infrarrojos, compàs magnètic), i de com poden ser utilitzats en labors d’autolocalització i representació de l’entorn. Per mitjà de la fusió de dades provinents de sensors de baix cost s’aconseguix que un robot mòbil es localitze adequadament de manera que puga navegar confiablement en entorns estructurats. Per a provar i avaluar off-line els distints mecanismes de fusió i filtrat proposats, a través d’esta tesi es desenvolupen models sensorials així com un pseudo codi per a la simulació de l’operació d’estos sensors en un robot real. Igualment, en esta tesi es formulen els procediments i s’elabora el programari que s’inserirà en un robot real perquè este execute l’accions de control de navegació, d’adquisició i filtrat de dades sensorials, i de fusió pertinent a la localització i el mapejat en el seu entorn d’operació. En este sentit, ací s’han desenvolupat dos sistemes de localització. El primer usa els hodòmetres d’aborde per a mantindre la posició del robot per mitjà d’un procediment de seguiment(Tracking) conegut com Dead-Reckoning. El segon es fonamenta en un Filtre de Kalman Estés que integra la informació provinent d’un sensor d’ultrasons per a mantindre i corregir la posició del robot utilitzant 2 tipus de fites(Landmark) naturals: Parets i cantons. Per a la comprovació i avaluació del funcionament dels mètodes proposats en la tesi s’ha utilitzat un robot anomenat YAIR(Yet Another Autonomous Robot), el qual és una plataforma multi-sensorial que comté amb un sistema impulsor de principi diferencial. Atés que es tracta d’un sistema de temps real que operarà en un entorn real, la tècnica d’anàlisi i validació dels resultats es va basar en l’observació directa del comportament de robot quan realitzava les accions de navegació i exploració de l’entorn que li eren programades. Els resultats obtinguts mostren que amb la fusió de dades es millora sensiblement la qualitat dels mapes de representació de l’entorn, i amb això es millora també la precisió en la localització del robot.