Resumen

Este trabajo presenta un método para implementar un sistema de localización y mapeo simultáneo (SLAM) basado en la visión utilizando datos de visión omnidireccional, con aplicación a robots móviles autónomos. En SLAM, un robot móvil opera en un entorno desconocido utilizando únicamente sensores a bordo para construir simultáneamente un mapa de su entorno, que utiliza para rastrear su posición. El SLAM es quizá uno de los problemas más fundamentales a resolver en robótica para construir robots móviles verdaderamente autónomos. El sensor visual utilizado en este trabajo es un sensor de visión omnidireccional; este sensor proporciona un amplio campo de visión lo cual es ventajoso en un robot móvil en una tarea de navegación autónoma. Dado que el sensor visual utilizado en este trabajo es monocular, se requiere un método para recuperar la profundidad de las características. Para estimar la profundidad desconocida proponemos una novedosa técnica de triangulación estocástica. El sistema propuesto en este trabajo puede aplicarse a entornos interiores o desordenados para realizar navegación visual cuando no se dispone de señal GPS. Se presentan experimentos con datos sintéticos y reales para validar la propuesta.

• Materias:Biotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Diagnóstico de fallas Tecnología de sensores Diagnóstico de fallos
• Subjects:Biotechnology Sensor networks Sensor system Fault diagnosis Sensor technology
• Palabras claves:trabajo, slam, robot móvil, sensor visual, novedosa técnica de triangulación estocástica, robots móviles autónomos, tarea de navegación autónoma, datos de visión omnidireccional, sensor de visión omnidireccional, método
• Keywords:work, slam, mobile robot, visual sensor, novel stochastic triangulation technique, autonomous mobile robots, autonomous navigation task, omnidirectional vision data, omnidirectional vision sensor, method