Localización y mapeado simultáneos para vehículos autónomos utilizando Lidar 3D
El objetivo de este Trabajo Fin de Máster es realizar un estudio de las diferentes técnicas de localización y mapeado simultaneo (Simultaneous Localization and Mapping-SLAM) que existen actualmente, para poder implementarlas en el coche autónomo del grupo de investigación RobeSafe de la Universidad...
| Author: | |
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| Format: | master thesis |
| Publication Date: | 2020 |
| Country: | España |
| Institution: | Universidad de Alcalá (UAH) |
| Repository: | e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcalá |
| Language: | Spanish |
| OAI Identifier: | oai:ebuah.uah.es:10017/45087 |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10017/45087 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) Lasers ROS (Robot Operating System) CARLA (Car Learning to Act) CARLA-ROS Bridge Cartographer Loam Hdl_graph_slam Blam LiDAR (Light Detection And Ranging) Autonomous navigation Mapping Localization Láseres Navegación autónoma Mapeado Localización Ingeniería industrial Industrial engineering |
| Summary: | El objetivo de este Trabajo Fin de Máster es realizar un estudio de las diferentes técnicas de localización y mapeado simultaneo (Simultaneous Localization and Mapping-SLAM) que existen actualmente, para poder implementarlas en el coche autónomo del grupo de investigación RobeSafe de la Universidad de Alcalá. Estas técnicas pretenden conseguir que, al colocar un vehículo en una posición desconocida, este sea capaz de construir incrementalmente un mapa del entorno y que al mismo tiempo lo use para detectar cuál es su localización dentro de dicho mapa. La complejidad se halla en encontrar cuál es la técnica de SLAM más apropiada para la aplicación deseada, comparando entre los métodos ya existentes y adaptándolos a las características del proyecto Techs4AgeCar del grupo Robesafe. Una de las principales especificaciones del trabajo es que el sensor principal utilizado sea un Lidar 3D, de manera que el sistema de SLAM obtenido pueda integrarse al módulo de localización del vehículo autónomo del citado proyecto, que ya integra otros sensores como odometría, GPS y sistemas inerciales. |
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