Resumen

Durante más de dos décadas, el tema de la localización y mapeo simultáneos (SLAM por sus siglas en inglés) ha ganado más atención por parte de los investigadores y sigue siendo un tema influyente en la robótica. Actualmente, se han investigado varios algoritmos del SLAM de robot móvil. Sin embargo, el algoritmo de SLAM de robot móvil basado en probabilidades se utiliza a menudo en entornos desconocidos. En este documento, los autores proponen dos algoritmos principales de localización. El primero es el Filtro de Kalman Lineal (KF) SLAM, que consta de cinco fases, como (a) robot inmóvil con medición absoluta, (b) vehículo en movimiento con medición absoluta, (c) robot inmóvil con medición relativa, (d) vehículo en movimiento con medición relativa y (e) vehículo en movimiento con medición relativa mientras la ubicación del robot no se detecta. El segundo algoritmo de localización es el SLAM con el Filtro de Kalman Extendido (EKF).

• Materias:Redes de radio Sistemas de información Comunicaciones inalámbricas Cifrado de bloques
• Subjects:Radio Networks Information systems Wireless communications Block ciphers
• Palabras claves:Localización simultánea; Mapeo; SLAM; Algoritmos; Robot móvil; Filtro de Kalman; EKF; Punto de referencia; Simulaciones; Investigadores; Influyente; Tema; Robótica; Entorno; Eficiente; Viable
• Keywords:Simultaneous localization; Mapping; SLAM; Algorithms; Mobile robot; Kalman Filter; EKF; Landmark; Simulations; Researchers; Influential; Topic; Robotics; Environment; Efficient; Viable