Resumen

Este artículo presenta una técnica original para la detección robusta de características de líneas a partir de datos de alcance, que es también el elemento central de un algoritmo concebido para la cartografía de entornos 2D. También se discute un nuevo enfoque para mejorar la precisión de las estimaciones de posición y actitud de la localización mediante la retroalimentación de la información angular extraída de los bordes detectados en el mapa de actualización. Los aspectos innovadores del algoritmo de detección de líneas se refieren al método de clusterización jerárquica propuesto para la segmentación. En cambio, el ajuste de las líneas se lleva a cabo explotando el Análisis de Componentes Principales, a diferencia de las técnicas tradicionales que se basan en la regresión lineal por mínimos cuadrados. Las simulaciones numéricas se conciben a propósito para comparar estos enfoques para el ajuste de líneas. Los resultados demuestran la aplicabilidad de la técnica propuesta, ya que proporciona un rendimiento comparable en términos de carga computacional y precisión en comparación con el método de mínimos cuadrados. También se evalúa el rendimiento de la arquitectura de detección de líneas en general, así como de las soluciones propuestas para el mapeo basado en líneas y la ayuda a la localización, explotando datos reales de alcance adquiridos en entornos interiores utilizando un LIDAR 2D UTM-30LX-EW. Este trabajo se sitúa en el marco de la navegación autónoma de vehículos no tripulados que se mueven en áreas 2D complejas, por ejemplo, inexploradas, llenas de obstáculos, con problemas de GPS o negadas.

• Materias:Minería de datos Aerodinámica Motores (Mecánica) Cinemática Vehículo espacial
• Subjects:Data mining Aerodynamics Engines Kinematics Space vehicles
• Palabras claves:área compleja 2d, precisión de la posición, arquitectura de detección de líneas, análisis de componentes principales, métodos de mínimos cuadrados, métodos de clusterización jerárquica, detección de líneas, algoritmo de detección de líneas, datos de alcance real, estimaciones de actitud
• Keywords:complex 2d area, accuracy of position, line detection architecture, principal components analysis, least square methods, hierarchical clusterization methods, detection of line, line detection algorithm, real range data, attitude estimates