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.
