El propósito de este proyecto es diseñar y desarrollar un robot que implemente una solución al problema de SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), utilizando una cámara y un sensor de profundidad por infrarrojo (Kinect). Para este fin se dividió el proyecto en tres etapas: a) robot: estructura con notebook y Kinect; b) software de procesamiento de imágenes; c) Mapeo y localización.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Blanco, Sebastián

Morán, Ricardo

Pérez, Gabriel

Teragni, Matías

Zabala, Gonzalo

Spanish

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM) utilizando un sensor de 
profundidad por Infrarrojo 
Gonzalo Zabala, Matías Teragni, Ricardo Morán, Sebastián Blanco, Gabriel Perez. 
Centro de Altos Estudios en Tecnología Informática 
Facultad de Tecnología Informática 
Universidad Abierta Interamericana  
Av. Montes de Oca 745, Ciudad Autónoma de Buenos Aires, República Argentina 
(+54 11) 4301-5323; 4301-5240; 4301-5248 
{Gonzalo.Zabala, Matias.Teragni, Ricardo.Moran, Sebastian.Blanco, 
Gabriel.Perez}@uai.edu.ar 
 
Resumen 
El propósito de este proyecto es 
diseñar y desarrollar un robot que 
implemente una solución al problema de 
SLAM (Simultaneous Localization And 
Mapping), utilizando una cámara y un 
sensor de profundidad por infrarrojo 
(Kinect). Para este fin se dividió el 
proyecto en tres etapas: a) robot: 
estructura con notebook y Kinect; b) 
software de procesamiento de imágenes; 
c) Mapeo y localización. 
 
Palabras clave: SLAM, ER1, robótica, 
kinect 
Contexto 
El presente proyecto será radicado en 
el Centro de Altos Estudios en 
Tecnología Informática, dependiente de la 
Facultad de Tecnología Informática de la 
Universidad Abierta Interamericana. El 
mismo se encuentra inserto en la línea de 
investigación “Automatización y 
robótica”. El financiamiento está dado 
por la misma Universidad. 
Introducción 
Uno de los requisitos más importantes 
para poder crear un robot autónomo es la 
capacidad que debe tener de analizar y 
reconocer su entorno, lo que le permite 
planificar sus movimientos. Esto no es 
sólo una limitante desde el punto de vista 
de la lógica que implementa, sino también 
de la eficiencia y el hardware disponible 
para lograr realizarlo en tiempo real. 
Además de la inherente complejidad de 
reconocer el contexto, los objetos y 
estructuras que rodean al robot, hay que 
sumar el error de sus sensores.  
Toda medición está sujeta a ruido y error, 
por lo que realizar cálculos de la posición 
del dispositivo utilizando estos datos es 
un proceso complejo. Muchos 
investigadores se dedicaron a incorporar 
principios de probabilidad como el filtro 
de Kalman (Wijesoma, Perera, & L.D.L, 
2005), o filtro de partículas (Wang, Su, & 
Wang, 2011) para minimizar el error. 
Como se detalla en (Durrant-Whyte & 
Bailey, 2006) el lograr que una máquina 
se ubique a sí misma observando su 
entorno es campo de la industria desde 
1986, utilizando como fuente de 
información una gran variedad de 
sensores, sonares y cámaras, generando 
varios tipos de procesos y algoritmos 
(Tuna, Gulez, & Gungor, 2012). 
Todos estos procesos dedicados a resolver 
el problema de la auto-localización de un 
robot se agrupan bajo la categoría de 
SLAM (“Simultaneous Localization And 
Mapping”). 
El objetivo del presente proyecto es 
realizar un algoritmo de SLAM sobre un 
robot móvil equipado con una cámara 
infrarroja y una cámara convencional. 
Líneas de Investigación, 
Desarrollo e Innovación 
El problema del (SLAM) consiste en 
lograr que un robot móvil pueda 
trasladarse de manera autónoma a través 
de un entorno desconocido y construir, de 
manera incremental, un mapa consistente 
del ambiente mientras que determina, su 
posición dentro de este mapa. Una 
solución efectiva a este problema es uno 
de los principales objetivos pendientes 
por la comunidad científica, ya que 
dotaría a los robots con herramientas 
necesarias para ser completamente 
autónomos en cualquier terreno. 
En nuestro caso, intentaremos brindar 
una solución al problema del SLAM, 
alcanzando previamente la resolución de 
las siguientes problemáticas menores, que 
son los objetivos específicos de nuestro 
proyecto: a) Desarrollar la estructura, 
mecánica, electrónica y suministro de 
energía de un robot móvil, que pueda 
transportar una notebook, un sensor de 
profundidad por infrarrojo y una cámara; 
b) Implementar un sistema de 
procesamiento de imágenes que permita 
identificar de forma unívoca, 
determinística y confiable, características 
del ambiente que permitan la futura 
ubicación del mismo; c) Generar un mapa 
bidimensional en función a la captura del 
sensor para aplicar a futuros algoritmos 
de path planning. 
Actualmente, hemos cumplido la 
primer etapa del proyecto, la cual 
describimos a continuación. 
Como base móvil de nuestro proyecto 
decidimos utilizar un viejo robot 
comercial, llamado ER1 que fuera 
lanzado al mercado por la empresa 
Evolution Robotics en el año 2002. Éstos, 
en su mayoría ya no se encuentran 
operativos atento el tiempo transcurrido 
desde entonces, principalmente porque la 
placa controladora tiene fallas o ha dejado 
de funcionar, como sucedió en nuestro 
caso. 
Se le suma a esto también que la 
empresa fabricante no existe más, por lo 
que no se dispone de ningún tipo de 
soporte que permita a estos robots seguir 
funcionando. 
Por lo tanto, decidimos volver a darle 
vida al ER1, construyendo una nueva 
controladora de motores, y utilizando 
Arduino como interfaz entre ésta y la 
computadora principal. 
 
Descripción y características del ER1 
Este robot tiene la particularidad, que 
lo destaca de entre otros robots 
comerciales, de no poseer poder de 
procesamiento incorporado, sino que se le 
debe aportar a tal fin una computadora 
portátil, que pasa a ser el cerebro del 
robot. Esta característica tiene la ventaja 
de poder aportarle un poder de 
procesamiento superior al que le brindaría 
algún sistema basado solo en 
microcontroladores. 
La estructura del ER1 está compuesta 
por piezas de aluminio con formato x-
beam, diseñada con el fin de facilitar el 
armado en diversas formas y agregar 
soportes extras, según las necesidades del 
usuario. 
El sistema tractor está compuesto por 
dos motores paso a paso de marca 
Shinano, modelo SST58D3820, y una 
rueda loca en la parte trasera. 
 
Reemplazo de la placa controladora 
Para reemplazar la electrónica del 
ER1, utilizamos una placa Arduino Uno 
como controladora, y un par de integrados 
L298N, para el manejo de los motores. 
Estos motores PAP funcionan a solo 
2,4V, pero con un consumo alto de 2,8A; 
características no muy comunes para 
motores usados habitualmente en 
microbótica o robótica educativa. En 
consecuencia, tuvimos que implementar 
un regulador de voltaje que maneja mayor 
corriente que un simple LM7805; se trata 
del LM338 que soporta hasta 5A. 
En las primeras pruebas realizadas, 
notamos que el LM338 elevaba 
demasiado su temperatura, por lo que 
tuvimos que colocarle un disipador y un 
cooler.  
De esta manera, tenemos un conjunto 
de componentes electrónicos, fáciles de 
adquirir y de bajo costo, que distribuimos 
en la parte trasera del ER1. 
 
Resultados y Objetivos 
Como resultado inicial del proyecto se 
restauró un robot móvil que se encontraba 
en desuso por haber dejado de funcionar 
su placa controladora, como se describe 
precedentemente. Se realizaron pruebas 
básicas del correcto funcionamiento de 
los motores que mueven las ruedas 
tractoras mediante un código Arduino. 
Las siguientes etapas del proyecto se 
enfocarán en el software de 
procesamiento de imágenes, como etapa 
intermedia; y finalmente se abordará el 
problema del SLAM desarrollando un 
algoritmo que permita en tiempo real al 
robot, poder ubicarse e ir guardando un 
mapa del ambiente. 
Formación de Recursos Humanos 
El equipo de trabajo está conformado 
por un investigador adjunto del Centro de 
Altos Estudios en Tecnología Informática 
(CAETI), quién ejerce el rol de director 
del proyecto; y ayudantes que cumplen el 
rol de auxiliares de investigación: dos 
ingenieros en sistemas; dos alumnos de la 
misma carrera; un alumno de Licenciatura 
en Matemática, todos de la Facultad de 
Tecnología Informática de la Universidad 
Abierta Interamericana; y una alumna de 
la carrera Licenciatura en Ciencias de la 
Computación, de la Facultad de Ciencias 
Exactas de la Universidad de Buenos 
Aires.  
Referencias 
•    Durrant-Whyte, H., & Bailey, T. 
(2006). Simultaneous Localization and 
Mapping: Part 1. Robotics and 
Automation, IEEE Transactions, 229-241. 
•    Tuna, G., Gulez, K., & Gungor, V. C. 
(2012). Evaluations of Different 
Simultaneous Localization and Mapping 
(SLAM) Algorithms. IECON 2012, 38th 
Annual Conference on IEEE Industrial 
Electronics Society, 2693 - 2698. 
•    Wang, K., Su, L., & Wang, S. (2011). 
Simultaneous Localization and Map 
Building Based on Improved Particle 
Filter in Grid Map. Electronic and 
Mechanical Engineering and Information 
Technology (EMEIT), 2011 International 
Conference, 963 - 966. 
•    Wijesoma, W., Perera, & L.D.L. 
(2005). An Analysis of the Bias 
Correction Problem in Simultaneous 
Localization and Mapping. Intelligent 
Robots and Systems, 2005. (IROS 2005). 
2005 IEEE/RSJ International Conference, 
747 - 752. 


Localización y mapeo simultáneo (SLAM) utilizando un sensor de profundidad por infrarrojo

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/45322/Documento_completo.pdf?sequence=1

Localización y mapeo simultáneo (SLAM) utilizando un sensor de profundidad por infrarrojo

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