Reconocimiento y mapeo de un entorno a través de eco-localización orientado a la navegación de robots autónomos

Abstract

Resumen: En este trabajo se presenta el desarrollo de un método para la localización y mapeo simultáneo por un robot móvil de cuatro ruedas empleando sonido para el reconocimiento de su entorno. Se muestra la implementación de un prototipo funcional de robot móvil así como de los algoritmos de estimación cinemática, medición y mapeo con sensores de obstáculos empleando sonido. Así mismo, el trabajo se integra con tres resultados publicados relacionados con la totalidad del proyecto. El artículo ’A template-based algorithm by geometric means for the automatic and efficient recognition of music chords’[12], integra fundamentos del procesamiento digital de audio basado en filtros de Gabor y un ejemplo de uso en el análisis y clasificación de acordes musicales. Así mismo, presenta las técnicas empleadas posteriormente para la estimación de rango de obstáculos basada en eco-localización. La publicación ´on ’Artificial neural network based positioning error modeling and compensation for low-cost encoders of four-wheeled vehicles’[11] describe la metodología propuesta para la compensación del error de estimación de la posición de un vehículo de cuatro ruedas. Los resultados de este trabajo se incluyeron en el algoritmo de SLAM propuesto dentro de la etapa de localización del robot móvil. Se basó la estimación y compensación del error producido por los materiales y el entorno en un modelo de redes neuronales artificiales. El trabajo publicado como ’A method for obstaclerange estimation based on echo-location using high end sound with applications’[13] presenta la metodología y algoritmo propuesto para un sistema de estimación de rango basado en sonido de alta frecuencia dentro del espectro audible. En ´el se propone un sistema encaminado a ser empleado en la etapa de mediciones dentro del algoritmo de SLAM propuesto. Por ´ultimo, se muestran las conclusiones generales del trabajo realizado y posibles líneas de investigación derivadas de los resultados obtenidos.

Abstract: This document presents the development of a method for simultaneous localization and mapping by a four-wheeled mobile robot using sound for environment recognition. A functional prototype of a mobile robot is implemented, along with the kinematic estimation, measurement, and mapping algorithms using sound-based obstacle sensors. Additionally, this work integrates three published results related to the entire project. The article ’A template-based algorithm by geometric means for the automatic and efficient recognition of music chords’[12] incorporates fundamentals of digital audio processing based on Gabor filters and provides an example of its use in the analysis and classification of musical chords. Furthermore, it presents the techniques later used for obstacle range estimation based on echolocation. The publication ’Artificial neural network based positioning error modeling and compensation for low-cost encoders of four-wheeled vehicles’ [11] describes the proposed methodology for compensating the positioning estimation error of a four-wheeled vehicle. The results of this work were incorporated into the proposed SLAM algorithm within the localization stage of the mobile robot. The estimation and compensation of errors caused by materials and the environment were based on an artificial neural network model. The work published as ’A method for obstacle-range estimation based on echo-location using high-end sound with applications’[13] presents the proposed methodology and algorithm for a range estimation system based on high-frequency sound within the audible spectrum. This system is intended for use in the measurement stage of the proposed SLAM algorithm. Finally, the general conclusions of the research are presented, along with possible future research directions derived from the obtained results.