Optimizador de Odometría en un Sistema Embebido

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Date
2022-02-11Directors
Gerlein Reyes, Eduardo AndrésEvaluators
Rodriguez Ferro, Pablo AndrésPublisher
Pontificia Universidad Javeriana
Faculty
Facultad de Ingeniería
Program
Ingeniería Electrónica
Obtained title
Ingeniero (a) Electrónico
Type
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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Metadata
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English Title
Odometry Optimizer in an Embedded SystemResumen
En robótica, la odometría se encarga del cálculo por estimación de posición de vehículos móviles, es decir, un robot puede realizar un seguimiento de sus movimientos por medio de la odometría. La odometría presenta un error de incertidumbre que se acumula con la cantidad de movimientos que hace el robot, lo que hace que el cálculo de su posición sea cada vez menos seguro. Una solución a este problema ha sido equipar el robot con sensores (ultrasónicos, láser, de visión) que le permitan realizar observaciones de su entorno y frenar el crecimiento de la incertidumbre por odometría en entornos de mapa conocidos. Cuando se trata de algoritmos de SLAM se debe tener en cuenta tanto la incertidumbre de la odometría como de los sensores, por lo que generalmente se tiene ruido en la localización y en el mapeo. Debido a que durante el movimiento del robot la incertidumbre de su posición aumenta, al momento de mapear las características del entorno el resultado tiene una combinación de error de posición del robot con el modelo de error del sensor.
Abstract
In robotics, odometry is responsible for the calculation by estimation of the position of mobile vehicles, that is, a robot can track its movements through odometry. The odometry presents an uncertainty error that accumulates with the number of movements that the robot makes, which makes the calculation of its position less and less certain. One solution to this problem has been to equip the robot with sensors (ultrasonic, laser, vision) that allow it to make observations of its environment and stop the growth of odometry uncertainty in known map environments. When it comes to SLAM algorithms, both the uncertainty of the odometry and the sensors must be taken into account, which is why there is generally noise in the location and in the mapping. Due to the fact that during the movement of the robot the uncertainty of its position increases, when mapping the characteristics of the environment, the result has a combination of the position error of the robot with the error model of the sensor.
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