Resumen

Los entornos viarios urbanos que tienen acera y bordillo se caracterizan por ser entornos viarios semiestructurados. En estos entornos, el bordillo proporciona información útil para la navegación del robot. En este artículo, presentamos un método práctico de localización para robots móviles en exteriores que utiliza las características del bordillo en entornos de carretera semiestructurados. Las características de los bordillos son especialmente útiles en entornos urbanos, donde los fallos de GPS se producen con frecuencia. Se realiza una extracción de bordillos basada en el Análisis Discriminante Kernel Fisher (KFDA) para minimizar la falsa detección. Adoptamos el Filtro de Kalman Extendido (EKF) para combinar la información de los bordillos con la odometría y el Sistema de Posicionamiento Global Diferencial (DGPS). Los modelos de incertidumbre de los sensores se analizan cuantitativamente para proporcionar una solución práctica.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:entornos viales, características del bordillo, sistema de posicionamiento global diferencial, análisis discriminante kernel fisher, filtro kalman extendido, entornos viales urbanos, robots móviles de exterior, método práctico de localización, bordillo, fallos gps
• Keywords:road environments, curb features, differential global positioning system, kernel fisher discriminant analysis, extended kalman filter, urban road environments, outdoor mobile robots, practical localization method, curb, gps failures