Resumen

Las simulaciones proporcionan un entorno seguro y controlado para realizar pruebas y, por lo tanto, son ideales para desarrollar y probar rápidamente comportamientos de robots móviles autónomos. Sin embargo, los algoritmos para robots móviles son conocidos por tener dificultades al pasar de las simulaciones a plataformas en campo. La dificultad puede atribuirse en parte al uso de modelos de sensores simplistas que no recrean fenómenos importantes que afectan la navegación autónoma. Las diferencias entre la salida de modelos de sensores simples y sensores reales se destacan utilizando resultados de un ejercicio de prueba en campo con el vehículo Crusher del National Robotics Engineering Center. El Crusher fue conducido manualmente a través de un área que consistía en una mezcla de vegetación pequeña, rocas y pacas de heno. Se recopilaron datos del sensor LIDAR a lo largo del recorrido y se utilizaron para construir un modelo del área. Los datos LIDAR fueron simulados utilizando un modelo simple de intersección de puntos para un segundo recorrido independiente. Se generaron mapas

• Materias:Sensores táctiles Robots modulares Control robótico Teleoperación Arquitectura de red neuronal
• Subjects:Tactile sensors Modular robots Robotic control Teleoperation Neural network architecture
• Palabras claves:Simulaciones; Pruebas; Robots móviles autónomos; Modelos de sensores; Datos LIDAR; Mapas de costes
• Keywords:Simulations; Testing; Autonomous mobile robots; Sensor models; LIDAR data; Cost maps