Publicación: Método avanzado de “Scan-Matching” Polar usando un algortimo de segmentación de líneas
| dc.contributor.author | Navarro Santosjuanes, Israel | |
| dc.contributor.director | Cuadra Troncoso, José Manuel | |
| dc.date.accessioned | 2024-05-20T12:33:43Z | |
| dc.date.available | 2024-05-20T12:33:43Z | |
| dc.date.issued | 2013-06-01 | |
| dc.description.abstract | El término scan-matching se refiere en general a la familia de algoritmos que resuelven el problema de la falta de alineamiento entre dos conjuntos de medidas de alcance. Concretamente, en el contexto del problema de la localización en el campo de la robótica autónoma, este tipo de algoritmos se emplea para determinar el cambio de pose de un robot. En esta aproximación, el cambio de pose se estima de manera que se optimice el alineamiento entre dos escáneres láser tomados en dos puntos diferentes de la trayectoria del robot teniendo además en cuenta las relaciones geométricas conocidas entre dichos dos puntos. Este trabajo presenta un procedimiento mejorado de scan-matching basado en el trabajo original de Diosi. En este documento se referirá a este nuevo algoritmo bajo el nombre de E-PSM (del inglés Enhanced Polar Scan Matching). Las novedades introducidas por el algoritmo E-PSM se pueden resumir en tres puntos: (1) Las entradas al E-PSM consisten del resultado de aplicar un avanzado algoritmo de filtrado y segmentación de líneas a las lecturas del escáner láser de un robot móvil, (2) Se incluyen mejoras en el método de interpolación y de detección de puntos ocluidos; además, se presenta un método refinado de búsqueda de la orientación. (3) Un conjunto de métodos basados en optimización local o global se introducen para resolver la búsqueda de la pose óptima ya sea en su versión de búsqueda alterna o simultánea. Finalmente se presentan los resultados obtenidos en simulaciones para diferentes niveles de ruido en las lecturas láser y/o en las medidas de odométricas del robot en tres mapas diferentes. Los resultados muestran que: (1) El algoritmo de filtrado y segmentación usado en este trabajo reduce notablemente el error en la estimación de la pose del robot generado por el algoritmo de scan-matching. (2) El algoritmo E-PSM y una de sus variantes basada en el algoritmo de optimización global CRS2 mejoran notablemente los resultados obtenidos con la metodología original de Diosi a la vez que mantienen los requerimientos computacionales asociados en niveles razonables. | es |
| dc.description.version | versión final | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14468/14517 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial. | |
| dc.relation.center | Facultades y escuelas::E.T.S. de Ingeniería Informática | |
| dc.relation.degree | Máster Universitario en I.A. Avanzada: Fundamentos, Métodos y Aplicaciones | |
| dc.relation.department | Inteligencia Artificial | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es | |
| dc.title | Método avanzado de “Scan-Matching” Polar usando un algortimo de segmentación de líneas | es |
| dc.type | tesis de maestría | es |
| dc.type | master thesis | en |
| dspace.entity.type | Publication |
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