Desarrollo de una técnica SLAM para ambientes dinámicos tridimensionales
El problema SLAM nació a mediados de los años 80 como una extensión de los métodos de control que pretendían mejorar el control en el movimiento de los sistemas autónomos, rápidamente el área fue creció dadas las potenciales aplicaciones en el ámbito militar, recreativo, industrial, doméstico entre...
- Autores:
-
Gómez Gómez, Daniel Hernando
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/56703
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/56703
http://bdigital.unal.edu.co/52599/
- Palabra clave:
- 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
67 Manufactura / Manufacturing
SLAM
Odometría visual
Navegación autónoma
Mapeo
ROS
Procesamiento de imágenes
OpenCV
PCL
SURF
KNN
Aprendizaje de máquina.
Visual odometry
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Mapping
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Machine learning
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- openAccess
- License
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El problema SLAM nació a mediados de los años 80 como una extensión de los métodos de control que pretendían mejorar el control en el movimiento de los sistemas autónomos, rápidamente el área fue creció dadas las potenciales aplicaciones en el ámbito militar, recreativo, industrial, doméstico entre otras. El interés en el área surgió en la conferencia IEEE de robótica y automatización del 86, pero no es hasta que se introduce el algoritmo EKF que se genera un aumento considerable en las publicaciones. Sin embargo, las técnicas usadas requieren condiciones ajustadas en el ambiente, como la dimensión, la iluminación, la complejidad y el dinamismo, aun así el potencial de las aplicaciones que deben hacer uso de esta técnica demandan que se pueda reconstruir y localizar en el menor tiempo posible cualquier sistema autónomo bajo condiciones naturales. Dado el significativo aumento en la capacidad de computación de los últimos años y la introducción de sensores de rango tridimensionales de bajo costo, se pretende abordar la reconstrucción y localización con el uso mixto de sensores, características extendidas a la nueva información sensorial, clasificadores heurísticos bioinspirados y un sistema de almacenamiento jerárquico. |
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