Intelligent system for an unmanned aerial vehicle performing delivery services in a virtual environment
El proyecto tiene como propósito diseñar y desarrollar un sistema inteligente para un vehículo aéreo no tripulado que realiza servicios de domicilio en un entorno virtual. Esto se logró con el sistema operativo robótico ROS, el cual proporciona librerías y herramientas mediadoras. Debido a su compat...
- Autores:
-
Barrios Ariza, Stephany
Orozco Sánchez, Michellie Sarif
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9413
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10584/9413
- Palabra clave:
- ROS
Gazebo
Rviz
AMCL
Domicilio
Unmanned Aerial Vehicle
Autonomo
Vehículo aéreo no tripulado
Delivery
SLAM
Autonomous
- Rights
- License
- Universidad del Norte
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ROS Gazebo Rviz AMCL Domicilio Unmanned Aerial Vehicle Autonomo Vehículo aéreo no tripulado Delivery SLAM Autonomous |
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El proyecto tiene como propósito diseñar y desarrollar un sistema inteligente para un vehículo aéreo no tripulado que realiza servicios de domicilio en un entorno virtual. Esto se logró con el sistema operativo robótico ROS, el cual proporciona librerías y herramientas mediadoras. Debido a su compatibilidad y alcance, se implementó el entorno virtual en Gazebo, que ofrece la capacidad de simular robots de forma precisa y eficiente, de la mano de la interfaz de visualización Rviz que permite la visualización de información, usando plugins que brindan robustez y gráficos de alta calidad. El proyecto se divide en tres fases: La elaboración del entorno, una etapa de mapeo y por último la etapa de navegación. La primera etapa fue elaborada a través del simulador Gazebo. Blender y Sketchup fueron claves para exportar y escalar los modelos al entorno, brindando la perspectiva de un área urbana. Para la fase de mapeo se utilizó el paquete de gmapping que viene integrado con SLAM, el cual realiza un proceso de escaneo del mundo en 3D, para producir un mapa de cuadricula de ocupación en 2D por medio de un sensor LIDAR de Hokuyo integrado en el UAV. Finalmente, para la etapa de navegación, usando los paquetes de move_base y amcl, fue posible obtener una planeación de ruta optima capaz de navegar y evadir obstáculos para realizar la correcta logística de un proceso de entrega. |
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