Sistema de navegación semiautónoma con capacidad de mapeo y localización (SLAM)

En la actualidad, usualmente los robots utilizan herramientas de apoyo externas a ellos mismos para poder navegar en espacios interiores; elementos como cámaras o guías en el suelo. Sin embargo no siempre es barato o viable adecuar los espacios para que robots puedan navegar en ellos. La robótica móvil en espacios interiores debe trabajarse desde una óptica no invasiva con el medio. Esto les permite a los agentes inteligentes trabajar en cualquier escenario y a los clientes ahorrar recursos y esfuerzo en la adecuación de espacio. El presente proyecto presenta un prototipo de plataforma robótica que es capaz de moverse de manera autónoma en espacios interiores sin apoyos externos. El robot realiza mapas del espacio donde se encuentra gracias a la información que adquiere de su cámara y sensor de profundidad, además navega de manera autónoma a cualquier punto dentro del mapa que le indique el usuario. Éste también puede guardar la ubicación de puntos y habitaciones en particular y luego regresar a ellos de manera autónoma. El usuario es capaz de tomar control manual del robot en cualquier momento. Para el diseño del prototipo se usó el Kinect de Microsoft como sensor de profundidad. Este le permite detectar todos los objetos y paredes a su alrededor. Además, el robot toma registro de cuánto han girado sus propias ruedas para estimar su posición actual. La información es procesada y gracias a programas que ejecutan procesos matemáticos como la Localización de Monte Carlo o de Ventana Dinámica, el robot puede navegar autónomamente a un destino elegido por del usuario. En las pruebas el prototipo desarrollado logró moverse con autonomía hasta un punto guardado con anterioridad con un error de máximo 70 centímetros después de haber recorrido rutas de 10 metros en promedio. Se presentaron mejores resultados en pruebas con presencia de obstáculos debido al método de localización utilizado, el cual utiliza los obstáculos como puntos de referencia.

• Autores: Fontalvo Hernández, José Eduardo; Granda Rodríguez, Juan Ernesto
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/5890
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/5890
• Palabra clave: SLAM, Navegación Autónoma, Espacios Interiores, Localización Monte Carlo; SLAM, autonomous navigation, indoors navigation, Monte Carlo Localization
• License: Universidad del Norte