Examinando por Materia "LiDAR"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Empleo de la metodología LiDAR para el monitoreo de desplazamientos en el kilómetro 6 de la vía Medellín-Bogotá
    (Universidad EIA, 2024) Asprilla Osorno, Juan David; Parra Palomo, Nicolas; Vélez, German Ignacio
    RESUMEN: Colombia, especialmente su región andina, es una de las zonas más afectadas por movimientos en masa. Según el Servicio Geológico Colombiano, una gran parte del territorio nacional está clasificada en diversas categorías de amenaza por movimientos en masa. En particular, el departamento de Antioquia presenta el mayor número de registros de estos eventos (1.393) (UNGRD, 2020). El problema de los deslizamientos de tierra en Colombia, particularmente en el kilómetro 6 de la autopista Medellín-Bogotá, se presenta como un desafío crítico para la infraestructura vial y la seguridad pública. Este tramo de la vía ha experimentado descensos significativos de la banca, requiriendo inversiones sustanciales en obras de estabilización que han logrado mitigar los efectos de este. Sin embargo, la geología del terreno, la topografía, las precipitaciones pluviales, la actividad sísmica y la intervención humana son factores que contribuyen a la ocurrencia de estos deslizamientos y una posible reincidencia de falla en dicha zona. Ante esta problemática, se identifica la necesidad de desarrollar metodologías de monitoreo más eficientes y menos costosas. Que logren ser una herramienta complementaria a los esfuerzos ya realizados para poder preservar la seguridad e integridad en las vías. La tecnología de detección de imágenes por escaneo de laser (LiDAR) emerge como una tecnología prometedora, ofreciendo ventajas como la cobertura de grandes áreas, alta precisión en la detección de deformaciones del terreno, laderas y taludes. Con menores costos de recolección y procesamiento de datos. Esta técnica ha demostrado ser eficaz en estudios recientes, superando las limitaciones de los métodos tradicionales (Flórez, 2016). La implementación de sistemas avanzados de monitoreo, como escaneos periódicos mediante LiDAR, permitirán una evaluación continua y precisa de la estabilidad de las obras de infraestructura, verificando su efectividad y proporcionando alertas tempranas ante posibles deslizamientos. Esto es crucial para la autopista Medellín-Bogotá, una vía de gran importancia económica y social, que conecta la capital del país con la capital antioqueña. Además, de ser una herramienta aplicable y extensible para el empleo a través de las infraestructuras físicas en el país o exterior.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Navegación autónoma en entornos dinámicos mediante SLAM
    (Universidad EIA, 2024) Jaramillo Gaviria, Diego Alejandro; Aristizábal Gómez, Luis Miguel
    RESUMEN: La investigación aborda el problema de la navegación autónoma en entornos industriales dinámicos, donde los robots móviles enfrentan dificultades para adaptarse a cambios inesperados en el entorno y evitar colisiones, lo que compromete la seguridad y la eficiencia operativa. Aunque los sistemas de navegación tradicionales utilizan sensores como LiDAR y cámaras, su capacidad para adaptarse a entornos cambiantes es limitada. Este trabajo explora la implementación de un sistema que integra sensores avanzados y algoritmos de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) para mejorar la percepción del entorno y la navegación autónoma. Para abordar este problema, se desarrolló una plataforma robótica basada en un carro con dirección tipo Ackermann equipado con un sensor LiDAR RPLIDAR A1M8 y una cámara de profundidad Intel RealSense D435i. La integración se llevó a cabo utilizando ROS2, que permitió la gestión y sincronización de sensores y actuadores. Se implementó el algoritmo SLAM Toolbox en modo asíncrono para la localización y mapeo en tiempo real. Adicionalmente, se desarrollaron algoritmos de detección y seguimiento de obstáculos mediante clusterización de nubes de puntos y técnicas de filtrado. Para la planificación de rutas, se utilizó el algoritmo A* y se integró con un controlador Pure Pursuit y PID para el seguimiento preciso de la trayectoria. Los hallazgos principales demostraron que la integración de sensores LiDAR y cámaras de profundidad permite al robot detectar y evitar obstáculos dinámicos de manera eficiente, mejorando la capacidad de adaptarse a cambios en el entorno. El sistema logró actualizar el mapa en tiempo real, replantear rutas y mantener la estabilidad y precisión en la navegación, incluso en escenarios impredecibles. Las pruebas realizadas en un entorno controlado confirmaron la efectividad del sistema para evitar colisiones y adaptarse a obstáculos nuevos, superando las limitaciones de enfoques basados en SLAM básico. Esta solución proporciona un avance significativo en la seguridad y eficiencia de la navegación autónoma, sentando bases para aplicaciones futuras en entornos industriales y de servicios.