Slam geométrico en tiempo real para robots móviles en interiores basado en ekf

• Autores: Diego Rodríguez-Losada González
• Directores de la Tesis: Fernando Matía Espada (dir. tes.), Agustín Jiménez Avelló (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 2004
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Ramón Galán López (presid.), Manuel Ferre Pérez (secret.), Alfonso José García Cerezo (voc.), Eduardo Zalama Casanova (voc.), Luis Enrique Moreno Lorente (voc.)
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• Resumen

  • La construcción de un mapa del entorno con un robot móvil pasa obligatoriamente por la necesidad de localizar simultáneamente el robot en dicho mapa, lo que es conocido como el problema "Simultaneous Localization and Mapping" o SLAM. La solución al mismo es considerada como una pieza clave en la consecución de un sistema robótico verdaderamente autónomo.

    Dentro de las soluciones al problema SLAM, destacan las probabilísticas, especialmente aquellas que utilizan un Filtro Extendido de Kalman o EKF para realizar la estimación del mapa, ya que este algoritmo tiene teóricamente unas excelentes propiedades. Existen en la literatura numerosos trabajos basados en este algoritmo, pero sin embargo, los resultados para construir mapas de entornos de interiores de considerable tamaño, son ciertamente escasos.

    Esta tesis intenta dar respuesta a este vacío, realizando desde el planteamiento conceptual hasta la experimentación intensiva, pasando por una formulación matemática rigurosa y una implementación eficiente. Se establece una representación eficiente adecuada para los entornos de interiores que pueda ser manejada por el EKF, se estudia la consistencia y convergencia de la solución, y se realiza una nueva formulación que mejora notablemente dichas propiedades.

    También se formulan, implementan y experimentan con éxito otros planteamientos, cuyo objetivo es conseguir el procesamiento de los mapas en tiempo real y extender la aplicación de los algoritmos para la construcción de un mapa mediante la colaboración de varios robots.

    Los resultados obtenidos son ciertamente destacables, comprobando la construcción exitosa de mapas en distintos entornos y con distintos robots, bajo distintas condiciones experimentales, como la exploración remota de entornos poblados por personas o la construcción de mapas grandes en tiempo real mediante varios robots. Estos mapas son además, extremadamente útiles para posteriores tareas