5 research outputs found
The Turtlebot Tour Guide (TTG)
Applied project submitted to the Department of Computer Science and Information Systems, Ashesi University, in partial fulfillment of Bachelor of Science degree in Management Information Systems, 2019The Turtlebot Tour Guide project is a project that was started in a robotics class. Since then, the
project has been worked on within classes, by work-study students and even as capstone
projects. The aim of the project is to model a Turtlebot to be a tour-guide that can effectively
conduct tour processes within Ashesi University. The project involves mapping of Ashesi
University, the creation of path-planning algorithms and other modules. This project plans to
improve and complete previous work that has been done on the Turtlebot Tour Guide in a way
that makes it functional and effective for tours within Ashesi University.Ashesi Universit
Localizaci贸n activa en el corto plazo utilizando solapamiento de hip贸tesis aplicada a robots de servicio
Uno de los problemas fundamentales de la rob贸tica m贸vil es la localizaci贸n.
En la gran mayor铆a de las tareas que debe realizar un robot m贸vil, es necesario
mantener una estimaci贸n precisa de la posici贸n del robot. El problema
de la localizaci贸n se puede ver como un problema de correspondencia entre
el sistema de coordenadas local del robot y el sistema de coordenadas global
del mapa. Dentro de las soluciones a este problema, el enfoque m谩s simple se
conoce como localizaci贸n pasiva. La localizaci贸n pasiva consiste en estimar la
posici贸n del robot a partir de un mapa y de las percepciones que obtiene el
robot a medida que navega en el entorno. Existe otro enfoque conocido como
localizaci贸n activa que se diferencia de la localizaci贸n pasiva en que el robot
ejecuta acciones intencionalmente para mejorar su localizaci贸n. En este sentido,
la mayor铆a de los trabajos sobre localizaci贸n activa tienen como principal
objetivo seleccionar las acciones que dirijan al robot (o a sus sensores) hacia
zonas del mapa relevantes, aumentando la riqueza de la informaci贸n adquirida
en las observaciones del entorno, y en consecuencia, mejorando la precisi贸n y
disminuyendo la incertidumbre de la estimaci贸n de la posici贸n del robot en
el mapa. Seg煤n la literatura, la localizaci贸n activa ha tenido mejores resultados
que la localizaci贸n pasiva. Otra categorizaci贸n aplicada a los problemas
de localizaci贸n los divide entre localizaci贸n global y seguimiento de posici贸n.
Localizaci贸n global consiste en que inicialmente el robot no sabe en que zona
del entorno se encuentra y tiene como objetivo localizarse, mientras que en
el seguimiento de posici贸n el robot conoce su posici贸n inicial y el objetivo es
mantenerse ubicado a medida que navega por el entorno.
Este trabajo estudia la localizaci贸n activa en interiores en el contexto
del problema de seguimiento de posici贸n. El sistema propuesto en esta tesis
extiende el trabajo de Li et al. Active localization with dynamic obstacles
[2016, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
(IROS), pages 1902-1909]. En el trabajo de Li et al. se mantiene un conjunto
de hip贸tesis sobre los posibles estados del robot (x; y; 胃) en el mapa, se agrupan
utilizando DBSCAN y luego se elige un representante por agrupaci贸n. Los
representantes y sus mapas asociados se colocan en un marco de referencia com煤n, y se genera un mapa compuesto que permite saber cuales son los puntos
del mapa que aportan m谩s informaci贸n sobre la localizaci贸n. Luego, se elige
la acci贸n que dirija a los sensores hacia el punto que brinde mayor ganancia de
informaci贸n. Se espera que las observaciones del punto elegido descarten una
cantidad relevante de hip贸tesis, mejorando la estimaci贸n sobre la posici贸n del
robot. Esta estrategia es aplicada en un contexto de localizaci贸n global. En esta
tesis se estudi贸 la estrategia presentada por Li et al. y se extendi贸 aplic谩ndola
al problema de seguimiento de posici贸n, combin谩ndola diversos algoritmos de
agrupamiento como Kmeans++ y Spectral Clustering.
Se realizaron experimentos en distintos escenarios simulados y en un escenario
real, con una ruta de navegaci贸n preestablecida, comparando cuatro
estrategias diferentes (tres de localizaci贸n activa y una de localizaci贸n pasiva).
Los experimentos presentan mejores resultados en la estimaci贸n de la posici贸n
para las estrategias propuestas en esta tesis (basadas en Kmeans++ y Spectral
Clustering) con respecto a la estrategia utilizada en el trabajo de Li et al.
(basado en DBSCAN), y a un algoritmo de localizaci贸n pasiva