SLAM basado en láser para el robot aéreo Erlecopter
El objetivo de este Proyecto es desarrollar e implementar un sistema de Localización y Mapeado Simultáneo (SLAM) para el robot aéreo Erlecopter, basado en un láser como sensor principal. Para ello se hace uso del algoritmo de scan matching “Hector-mapping”. Para la estimación de la posición del robo...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Alcalá (UAH) |
| Repositorio: | e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcalá |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ebuah.uah.es:10017/39950 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10017/39950 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | MAV (Micro Aereal Vehicle) EKF (Extended Kalman Filter) SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) Hector-mapping Drones Ingeniería industrial Industrial engineering |
| Sumario: | El objetivo de este Proyecto es desarrollar e implementar un sistema de Localización y Mapeado Simultáneo (SLAM) para el robot aéreo Erlecopter, basado en un láser como sensor principal. Para ello se hace uso del algoritmo de scan matching “Hector-mapping”. Para la estimación de la posición del robot aéreo, la información obtenida mediante dicho algoritmo, es fusionada con otras medidas del resto de sensores a bordo del robot como los ultrasonidos instalados para obtener información a cerca de la altura. Para dicha fusión de datos se ha desarrollado un Filtro de Kalman Extendido. Como entorno de desarrollo se utiliza ROS (Robot Operating System), junto a Gazebo y Rviz como herramientas de simulación y visualización respectivamente. |
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