Examinando por Materia "Turtlebot"
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Publicación Acceso abierto Robot con Sistema de Posicionamiento en Entornos Cerrados Dentro de Mapas Conocidos(Universidad EIA, 2017) Gómez López, Juan Felipe; Matta Hincapié, JuanitaEs común encontrar métodos de localización en la vida diaria de las personas debido a que los dispositivos tecnológicos en su mayoría contienen GPS, siendo este el método actual más utilizado para diversas aplicaciones, como moverse alrededor de la ciudad con facilidad o desplazar un dron de un punto conocido a otro. Cuando se habla de lugares más pequeños, de difícil acceso y poca visibilidad, como dentro de una mina o en una catástrofe, el GPS se convierte en un método poco útil ya que se usa para grandes distancias, al igual que muchos otros métodos que requieren iluminación entre otras características del ambiente. En el presente informe se proponen dos posibles soluciones para el posicionamiento de dicho tipo de situaciones; se comparan los métodos de localización SLAM y Estimación Mediante Balizas y se exponen las ventajas, desventajas de cada uno, aplicaciones y mejoras para futuros proyectos. Para el diseño, implementación y verificación de dichos sistemas de posicionamiento se utilizó un robot móvil Turtlebot 2.Publicación Acceso abierto Sistema de navegación autónomo guiado mediante generación de trayectorias para un robot móvil en entorno controlado(Universidad EIA, 2020) Giraldo Paniagua, Kevin Estiven; Jiménez Salazar, Santiago; Moreno Hincapié, Gustavo AndrésRESUMEN: Se realizó la segmentación y comparación mediante pruebas de laboratorio, de diferentes algoritmos de planificación de trayectoria en la plataforma seleccionada, permitiendo la autonomía en la navegación de robots móviles. Se identificaron necesidades y requerimientos de profesores de la Universidad EIA y de un agente externo, que hace parte de la célula de innovación SAMCO-EIA y del proyecto de investigación sistema de generación de trayectorias con odometría visual (SIGTROV), en representación del sector privado colombiano, a partir de esto, se desarrolló la metodología de diseño mecatrónico de Michael French, hasta la etapa de selección en donde en lugar de construir un robot móvil se decidió por el uso de la Turtlebot 2 de la empresa Yujin robot. Los algoritmos utilizados en la comparación representan cada una de las clases (tiempo mínimo de planificación, recorrido mínimo, energía en función de la cinemática y bio-inspirados) que dio como resultado la segmentación de estos. En esta comparación se consideraron seis diferentes combinaciones de algoritmos de planificación de trayectoria y tres criterios de desempeño, los cuales fueron: distancia, tiempo y energía. Los valores de distancia, tiempo y energía obtenidos en los experimentos fueron utilizados para calcular un criterio de manera global, este criterio permitió identificar el algoritmo de planificación local que mejor se desempeñó en la prueba, que fue también el mejor en cada uno de los criterios. Asimismo, se realizó la simulación de robots multi-agentes, esta consistió en la programación de diferentes sensores exteroceptivos para cada robot, y, de esta manera poder detectar obstáculos dinámicos, del mismo modo, previendo los percances con relación al ancho de banda que acompaña la utilización de un mayor número de robots, se realizó la simulación de un manejo adecuado del ancho de banda en ROS.