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Contribución a la autolocalización de robots móviles basada en la fusión de información multisensorial

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Contribución a la autolocalización de robots móviles basada en la fusión de información multisensorial

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dc.contributor.advisor Benet Gilabert, Ginés es_ES
dc.contributor.author Navarro García, Danilo Alfonzo es_ES
dc.date.accessioned 2009-10-22T10:49:15Z
dc.date.available 2009-10-22T10:49:15Z
dc.date.created 2009-09-25T08:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2009-10-22T10:49:03Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/6285
dc.description.abstract Los primeros robots operaban en entornos especialmente preparados para ellos. Cada componente de su espacio de trabajo se encontraba situado en una posición y orientación predefinidas, de modo que el robot conocía a priori y con exactitud el escenario donde se encontraba. En la actualidad muchas de las aplicaciones requieren que los robots tengan rasgos de autonomía como son la capacidad para identificar mediante sus sensores las características 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 construcción de mapas y auto-localización de robot móviles 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 información 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 típico en robótica móvil (codificadores rotativos, sensores de ultrasonidos e infrarrojos, compás magnético), y de cómo pueden ser utilizados en labores de auto-localización y representación del entorno. Mediante la fusión de datos provenientes de sensores de bajo coste se logra que un robot móvil se auto localice adecuadamente de forma que pueda navegar confiablemente en entornos estructurados. Para probar y evaluar off-line los distintos mecanismos de fusión y filtrado propuestos, a lo largo de esta tesis se desarrollan modelos sensoriales así como un pseudo código para la simulación de la operación de estos sensores en un robot real. Igualmente, en esta tesis se formulan los procedimientos y se elabora el software que se insertará en un robot real para que éste ejecute las acciones de control de navegación, de adquisición y filtrado de datos sensoriales, y de fusión pertinente a la localización y el mapeado en su entorno de operación. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet
dc.subject Mapas entorno robótica es_ES
dc.subject Robótica móvil es_ES
dc.subject Fusión de datos es_ES
dc.subject Modelado sensorial es_ES
dc.subject Localización de robots es_ES
dc.subject Filtro de kalman es_ES
dc.subject.classification ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE COMPUTADORES es_ES
dc.title Contribución a la autolocalización de robots móviles basada en la fusión de información multisensorial
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.subject.unesco 330417 - Sistemas en tiempo real es_ES
dc.subject.unesco 120325 - Diseño de sistemas sensores es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/6285 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors es_ES
dc.description.bibliographicCitation Navarro García, DA. (2009). Contribución a la autolocalización de robots móviles basada en la fusión de información multisensorial [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/6285 es_ES
dc.description.accrualMethod Palancia es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 3142 es_ES


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