SLAM para aplicaciones de robótica utilizando tecnologías RealSense.
Localización y mapeo simultáneo (SLAM por sus siglas en inglés) consiste en la construcción simultanea de un mapa y la estimación de la ubicación del robot que se mueve en él, para muchas aplicaciones de robótica el mapeo y la localización son un factor esencial. En este documento se plantea el uso...
- Autores:
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Rodríguez Sierra, Erick Zair
Castro Guevara, Darwin Felipe
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/63688
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10554/63688
- Palabra clave:
- SLAM
Intel RealSense
Cámara D435i
Cámara T265
Mapeo
Localización
ROS
SLAM
Intel RealSense
D435i camera
T265 camera
Mapping
Location
Ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas
Robótica
Electrónica
Robots móviles
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Summary: | Localización y mapeo simultáneo (SLAM por sus siglas en inglés) consiste en la construcción simultanea de un mapa y la estimación de la ubicación del robot que se mueve en él, para muchas aplicaciones de robótica el mapeo y la localización son un factor esencial. En este documento se plantea el uso de las cámaras Intel RealSense D435i y T265 para realizar dos tipos diferentes de SLAM: SLAM visual y SLAM visual inercial; el primero se implementó únicamente con la cámara D435i y el segundo utilizando la información RGB-D de la cámara D435i y la odometría optimizada de la cámara T265. Con la ayuda de paquetes del sistema operativo de robótica (ROS por sus siglas en inglés) cómo rtabmap y robot_localization se logró la construcción de los mapas 3D con características de nube de puntos. De igual forma se planteó un tutorial en línea para su implementación y, por último, se compararon los resultados de ambos tipos de SLAM calculando el error mediante la raíz de la desviación cuadrática (RMSD por sus siglas en inglés). |
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