La capacidad de auto-localización es fundamental en robótica móvil, permite que un robot se pueda desplazar por un entorno entre puntos globalmente definidos. También permite que el robot realice tareas que dependan de su posición en el mundo.
Esta tesis se enfoca en resolver este problema en robots con patas que usan la visión, como principal fuente de información. El objetivo es aportar soluciones al problema de auto-localización de robots móviles, haciendo hincapié en los métodos aplicados en el desarrollo de estas soluciones. En concreto, en esta tesis se proponen varias soluciones que combinan algoritmos markovianos difusos y uno o varios Filtros Extendidos de Kalman. Las combinaciones propuestas tomasn las mejores características de ambos algoritmos y consiguen una auto-localización confiable, robusta y ligera. También se describen los métodos aplicados al desarrollar las soluciones de auto-localización, y se describen las herramientas necesarias para ello.
Las soluciones prouestas se han implementado en el AIBO, un robot móvil con aspecto de perro, que se desplaza mediante 4 patas y recibe la información del entorno principalmente de una cámara situada en su cabeza. El entorno donde se han aportado los resultados más relevantes de esta tesis esla competición de la Robocup, donde equipos de robots compiten en un juego similiar al fútbol. Este entorno es un escenario muy exigente donde se pueden probar y contrastar las tecnologías relacionadas con la robótica móvil. Estas soluciones se ha usado satisfactoriamente en la edición del German open celebrada en Hannover.
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