Estimación de la posición de un robot móvil

• Autores: Javier González Jiménez, Aníbal Ollero Baturone
• Localización: Informática y automática: revista de la Asociación Española de Informática y Automática, ISSN 0214-932X, Vol. 29, Nº. 4, 1996, págs. 3-18
• Idioma: español
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • español

    En este artículo se revisan los métodos existentes para la estimación de la posición de robots móviles y vehículos autónomos. Se introduce el problema de la estimación, y se distingue entre los estimadores que no requieren una adquisición e interpretación de información del entorno del robot (estimadores explícitos de posición), y los estimadores basados en la percepción del entorno. En el primer caso se incluyen: métodos basados en la odometría; sistemas de navegación inercial; estimación absoluta de la posición basada en estaciones transmisión, y en particular los sistemas de posicionamiento global (GPS); y estimación de la posición mediante triangulación con respecto a balizas situadas en el entorno (no se requiere una interpretación significativa de las medidas del entorno). En los estimadores basados en la percepción del entorno se distingue entre el empleo de sensores activos (láser, sónares), y los sensores pasivos (cámaras de vídeo). Asimismo, se contemplan técnicas alternativas para establecer la correspondencia entre los datos procedentes del entorno, distinguiéndose entre las basadas en a extracción previa de características y los métodos icónicos.

  • English

    This paper reviews the methods for position estimation of mobile robots and autonomous vehicles. The paper introduces the position estimation problem and classifies the existing methods for solving it into explicit estimation methods and methods based on the environment perception. The explicit methods do not require acquisition and interpretation of robot environment information. These include dead reckoning techniques, inertial navigation systems, absolute position estimation based on transmission stations, paticularly the GPS, and triangulation techniques by using beacons. Position estimation methods based on the environment perception are also classified depending on the nature of the sensor: active (laser, sonars) and passive (video cameras). Furthermore, two different techniques are considered for matching environment data: feature based methods and iconic methods.