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dc.contributor.advisorSolaque Guzman, LEONARDO ENRIQUEspa
dc.contributor.authorRondón Cárdenas, Daniel Santiagospa
dc.contributor.otherSanchez Herrera, Guillermospa
dc.contributor.otherSalgado Luque, Jorge Alejandrospa
dc.coverage.spatialCalle 100spa
dc.date.accessioned2018-10-10T14:58:13Z
dc.date.accessioned2019-12-26T22:11:05Z
dc.date.available2018-10-10T14:58:13Z
dc.date.available2019-12-26T22:11:05Z
dc.date.issued2018-08-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10654/18081
dc.description.abstractEl presente documento describe el proceso de implementación de un algoritmo capaz de guiar a un robot móvil de tipo diferencial a través de un entorno desconocido, en el que se enfrentará a obstáculos dinámicos, mientras genera un mapa de su propio entorno y se ubica dentro de él. Para el desarrollo de este proyecto se utilizó ROS como sistema operativo, tanto para el control de la plataforma móvil Pioneer 3DX, como para la recepción de información de sensores laser, sonares, IMU y GPS, y para el procesamiento de esta información y su posterior traducción en un mapa. El algoritmo de SLAM (Simultaneous Location and Mapping) se fundamenta en filtros de partículas, siendo cada partícula un mapa. Mientras que el algoritmo de navegación se basa en la aproximación de ventana dinámica, la cual consiste en simular por periodos cortos de tiempo distintas combinaciones de velocidades (lineales y angulares) y establecer con cuales el robot es capaz de desplazarse por su entorno sin chocarse con los obstáculos. El proyecto pretende ser la base de funcionamiento para un robot agrícola capaz de navegar autónomamente mientras desarrolla actividades como plantación, riego, fertilización y control de plagasspa
dc.description.sponsorshipGrupo de investigación GIDAMspa
dc.description.tableofcontentsÍndice general Índice de Figuras 1 Introducción 1.1 Estado del arte 1.2 Planteamiento del problema 1.3 Objetivos 1.4 Justificación 2 Marco Teórico 2.1 Robótica Móvil 2.2 Fusión Sensórica 2.2.1 Filtro de Kalman (KF) 2.2.2 Filtros de Partículas 2.3 SLAM 2.3.1 Tipos de Slam 2.4 Guiado 3 Hardware y Software Utilizados 3.1 Software 3.1.1 ROS 3.1.2 EKF 3.1.3 SLAM 3.1.4 Localización 3.1.5 Navegación 3.2 Hardware 3.2.1 Pioneer 3DX 3.2.2 Hokuyo 04LX-UG01 3.2.3 ZED 3.2.4 Spatial Advanced Navigation (IMU/GPS) 3.2.5 Pc Dell Inspiron 15-7559 4 Simulación 5 Puesta en Marcha, Pruebas y Resultados 6 Conclusiones y Trabajos Futuros Bibliografía Anexos A. Código de Slam_Gmapping B. Código Move_basespa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2018spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/spa
dc.titleAproximación al desplazamiento de una plataforma móvil, tipo robot agrícolaspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.lembROBOTICAspa
dc.subject.lembAGRICULTURA - ROBOTICAspa
dc.publisher.departmentFacultad de Ingenieríadspa
dc.type.localTrabajo de gradospa
dc.description.abstractenglishThe present document describes the implementation process of an algorithm that can guide a differential mobile robot through an unknown environment, in which it must deal dynamic obstacles, while is generating a map of its own environment and is locate it self in it. For the development of this project was used ROS as operative system, so much for the control of the mobile platform Pioneer 3DX, as for the reception of the information that comes from laser, sonar, IMU and GPS sensors, and as for the processing of this information and its subsequent translation in a map. The SLAM (simultaneous Location and Mapping) algorithm it based on particles filters, where ich particle is a map. While the navigation algorithm is based on Dynamic Window Approach, which consist in the simulation of some combinations of velocities (linear and angular) for short periods of time and establish which are those with the robot can move by its environment without crash with the obstacles. This project pretends to be the operating base for an agricultural robot, that can navigate autonomously, while develop activities as plantation, irrigation, fertilization and pest control.eng
dc.title.translatedApproach to the displacement of a mobile platform, agricultural robot typespa
dc.subject.keywordsSLAMspa
dc.subject.keywordsNavigationspa
dc.subject.keywordsROSspa
dc.subject.keywordsDifferential Robotspa
dc.subject.keywordsAgricutural Robotspa
dc.publisher.programIngeniería en Mecatrónicaspa
dc.creator.degreenameIngeniero en Mecatrónicaspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.publisher.facultyIngeniería - Ingeniería en Mecatrónicaspa
dc.type.dcmi-type-vocabularyTextspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadasspa
dc.relation.referencesR. A. d. l. L. Española, «Diccionario de la lengua Española,» octubre 2014. [En línea]. Available: http://dle.rae.es/?id=WYRlhzm. [Último acceso: 27 mayo 2017]spa
dc.relation.referencesJ. J. C. Robotica, Ciudad de Mexico: Pearson, 2006.spa
dc.relation.referencesM. Aguilera Hernández, M. Bautista y J. Iruegas, «Diseño y Control de Robots Móviles,» Instituto Tecnológico de Nuevo Laredo , Nuevo Laredo, 2007.spa
dc.relation.referencesC. Becker, J. Salas, K. Tokusei y J.-C. Latornbe, «Reliable Navigation Using Landmarks,» IEEE lnternatlonal Conference on Robotics and Automation, pp. 401-406, 1995.spa
dc.relation.referencesB. S. LEMUS QUIROGA, J. F. CLAVIJO MAYORGA y E. M. YOSA VELÁSQUEZ, RECONSTRUCCIÓN TRIDIMENSIONAL DE UN AMBIENTE NO ESTRUCTURADO Y ESTÁTICO USANDO UNA PLATAFORMA MÓVIL TELE OPERADA MEDIANTE ROS Y SU REPRESENTACIÓN EN UN ENTORNO VIRTUAL, Bogota: Universidad Militar Nueva Granada, 2017.spa
dc.relation.referencesT. Moore, «robot_localization wiki,» Sphinx, 2016. [En línea]. Available: http://docs.ros.org/kinetic/api/robot_localization/html/index.html. [Último acceso: 23 Julio 2018].spa
dc.relation.referencesT. Moore y D. Stouch, «A Generalized Extended Kalman Filter Implementation for the Robot Operating System,» de Advances in Intelligent Systems and Computing 13, Springer, 2016, pp. 335-348.spa
dc.relation.referencesG. Grisetti, C. Stachniss y W. Burgard, «Improving Grid-based SLAM with Rao-Blackwellized Particle Filters by Adaptive Proposals and Selective Resampling,» de IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2005.spa
dc.relation.referencesD. Fox, W. Burgard, F. Dellaert y S. Thrun, «Monte Carlo Localization: Efficient Position Estimation for Mobile Robots,» de Sixteenth National Conference on Artificial Intelligence and Eleventh Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence, Orlando, 1999.spa
dc.relation.referencesJ. E. HANDSCHINJ, «Monte Carlo Techniques for Prediction and Filtering of Non-Linear Stochastic Processes,» Automatica, vol. 6, pp. 555-563, 1970.spa
dc.subject.proposalSLAMspa
dc.subject.proposalNavegaciónspa
dc.subject.proposalROSspa
dc.subject.proposalRobot diferencialspa
dc.subject.proposalRobot agricolaspa
dc.description.abstractotherO presente documento descreve o processo de implementação de um algoritmo capaz de guiar um robô móvel de tipo diferencial através de um ambiente desconhecido no qual ele irá enfrentar obstáculos dinâmicos enquanto gera um mapa de seu próprio ambiente e se localiza dentro dele . Para o desenvolvimento deste projecto ROS foi usado como o sistema operacional, tanto para controlar a plataforma móvel Pioneer 3DX, e receber informações a partir de sensores laser, sonares, IMU e GPS e processamento desta informação e sua posterior conversão em um mapa. O algoritmo de SLAM (Localização e Mapeamento Simultâneos) é baseado em filtros de partículas, sendo cada partícula um mapa. Embora o algoritmo de navegação baseia-se na abordagem de janela dinâmica, a qual consiste em simular, por curtos períodos de tempo diferentes combinações de velocidade (lineares e angulares) e estabelece quais dessas ajustam se com o robô para que este seja capaz de se mover através do seu ambiente sem acertar nos obstáculos. O projeto pretende ser a base de operação de um robô agrícola capaz de navegar de forma autônoma, desenvolvendo atividades como plantação, irrigação, adubação e controle de pragas.
dc.publisher.grantorUniversidad Militar Nueva Granadaspa


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