Examinando por Materia "Bayesian filter"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Navegación Autónoma de un Robot Móvil Usando Filtro de Partículas en la Etapa de Localización
    (Universidad EIA, 2016) Cárdenas Cartagena, Juan Diego
    Este trabajo consiste en el desarrollo e implementación de una estrategia de navegación autónoma para robots móviles de locomoción diferencial, en donde se tuvo en cuenta una etapa de planificación de rutas, control de posición, estimación de estado y sensado de ambiente. Esta estrategia de navegación se implementó en un robot iRobot Create ® de IRobot ®, con modificaciones realizadas por Quanser, del cual se destacan los cinco sensores de dis tancia infrarrojos distribuidos a 45º el uno del otro, un computador Gumstix y dos motores DC con su respectivo enconder en cada llanta. La principal característica de esta estrategia de navegación implementada en el desarrollo de este trabajo, es el uso del algoritmo de filtro de partículas en la etapa de estimación de estados, debido a la no linealidad del sistema propuesto. Este algoritmo se basa en la generación aleatoria de partículas que representan estados artificiales que intentan emular la posición del robot. Cada una de estas partículas es eva luada en el sistema del robot diferencial, y seguido a esto, se provee al algoritmo con las medidas de los sensores de distancia del robot, las cuales se comparan con cada una de las partículas, asignándoles un peso acorde con la similitud de las medidas reales con las artificiales; posteriormente, se entra a una etapa de actualización en donde se descartan las partículas de bajo peso, y se resaltan las demás según su importancia. Por último, para estimar la posición, se usan las partículas actualizadas con sus respectivos pesos. Así pues, este trabajo se desarrolló con el fin de explorar los alcances de la formulación bayesiana, vista en el algoritmo de filtro de partículas, como estimador de posición en un robot móvil.