Navegación Planificada de un Robot Móvil en Entornos Interiores Desconocidos
http://ants.dif.um.es/~humberto/papers/2000-waf.pdf
Autores: M.A. Zamora, L.M. Tomás-Balibrea (Grupo de Visión, Robótica y Proy. Universidad de Murcia) y H.Martínez, A.G.Skarmeta (Dpto. Inf., Inteligencia Artificial y Electrónica, Facultad de Informática Universidad de Murcia)
Resumen: La construcción del mapa del entorno y la localización del vehículo en el mismo son tareas fundamentales en las arquitecturas de control con navegación planificada, ante todo cuando no se dispone del mapa a priori o éste es incompleto. Por otra parte la utilización de sensores de distinto tipo para adquirir la información del entorno permite mejorar las deficiencias de cada uno de ellos por separado. En este artículo presentamos un sistema de construcción de mapas basado en lógica fuzzy, estimando la posición de robot en el mismo con un filtro de Kalman extendido. Los datos obtenidos de los sensores de ultrasonidos e infrarrojos son fusionados mediante el uso de una red neuronal que proporciona una estimación de la medida de las distancias usada posteriormente en las tareas de navegación. Una arquitectura de control jerárquico-reactiva se encarga del control del vehículo. Finalmente presentamos el entorno de programación y distintos simuladores de sensores y vehículo utilizados para esta investigación1.
Autores: M.A. Zamora, L.M. Tomás-Balibrea (Grupo de Visión, Robótica y Proy. Universidad de Murcia) y H.Martínez, A.G.Skarmeta (Dpto. Inf., Inteligencia Artificial y Electrónica, Facultad de Informática Universidad de Murcia)
Resumen: La construcción del mapa del entorno y la localización del vehículo en el mismo son tareas fundamentales en las arquitecturas de control con navegación planificada, ante todo cuando no se dispone del mapa a priori o éste es incompleto. Por otra parte la utilización de sensores de distinto tipo para adquirir la información del entorno permite mejorar las deficiencias de cada uno de ellos por separado. En este artículo presentamos un sistema de construcción de mapas basado en lógica fuzzy, estimando la posición de robot en el mismo con un filtro de Kalman extendido. Los datos obtenidos de los sensores de ultrasonidos e infrarrojos son fusionados mediante el uso de una red neuronal que proporciona una estimación de la medida de las distancias usada posteriormente en las tareas de navegación. Una arquitectura de control jerárquico-reactiva se encarga del control del vehículo. Finalmente presentamos el entorno de programación y distintos simuladores de sensores y vehículo utilizados para esta investigación1.
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