Desarrollo de algoritmo basado en inteligencia artificial y slam (Simultaneous localization and mapping) aplicado a un robot autónomo para modelar entornos

Abstract

La característica de los nuevos sistemas de robots es que operan cada vez más desestructurados, es decir en ambientes que son impredecibles, para ello los robots están dotados de sensores que dan información del entorno en tiempo real, para poder realizar la navegación autónoma. Hoy en día la robótica tiene entre sus principales objetivos dotar al robot de autonomía, con la finalidad de que los robots sean capaces de navegar de forma autónoma en los lugares de geografía desconocida, es así que el presente trabajo proporciona una amplia visión del problema de Localización y Modelado Simultaneo o SLAM “Simultaneous Localization and Mapping” que es el método para poder desarrollar la lógica de darle la referencia del lugar donde se encuentra el Robot y tener un barrido de la zona alrededor de este mismo. Para poder desarrollar el algoritmo se requirió de la teoría de probabilidades y las librerías de Ros este nos permite integrar el sistema operativo Ubuntu con los programa Rviz que es una interfaz gráfica para visualizar los resultados y Gazebo que es un simulador de robots el cual cuenta dentro de sus librerías a robots usados hoy en día por instituciones de investigación. El desarrollo del algoritmo proporcionara mapas de ambientes simulados a partir de los datos proporcionado por los sensores, con la finalidad de que este trabajo pueda ser aplicado a los robots autónomos es que se trabajara con una placa Upboard que es un computador de placa reducida para uso de desarrollo. Los resultados obtenidos nos muestran que el algoritmo logre su cometido de darle autonomía al robot generando un mapa mostrando su ubicación este en el entorno graficado y que pueda trabajar en el sistema embebido (Upboard) para uso de más aplicaciones.