Estimación de posición en robots móviles usando filtros de partículas
DOI:
https://doi.org/10.33571/rpolitec.v13n25a8Palabras clave:
Robótica móvil, filtro de partículas, métodos monte carlo, filtro estocástico, filtro bayesianoResumen
Este trabajo muestra una metodología para abordar el problema de locomoción de robots diferenciales a partir de técnicas de odometría, algoritmos de seguimiento de trayectorias basados en A*, control por persecusión pura y estimación de estados por medio de filtros de partículas. El documento se acompaña de una serie de simulaciones que demuestran en primera instancia el correcto funcionamiento de la metodología propuesta.
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Citas
Dudek, G. y Jenkin, M., Computational principles of mobile robotics. Cambridge University Press, 2010.
Siegwart, R., Nourbakhsh, I. R., y Scaramuzza, D. Introduction to autonomous mobile robots. MIT press, 2011.
García Caicedo, J. M. Navegación de un robot móvil sobre terreno irregular con contacto de su brazo con el suelo [Master Thesis]. Medellín, Colombia: Universidad de Antioquia, 2012.
Rekleitis, I. M. A particle filter tutorial for mobile robot localization. Tech. Rep. TR-CIM- 04-02. Montreal, Canada. Centre for Intelligent Machines, McGill University, 2004.
Chen, Z. Bayesian filtering: From Kalman filters to particle filters, and beyond. Statistics 182 (1), 1-69, 2003.
Kalman, R. E. A new approach to linear filtering and prediction problems. Journal of basic Engineering, 82, 35 - 45, 1960.
Kalman, R. E. y Bucy, R. S.. New results in linear filtering and prediction theory. Journal of basic engineering, 83, 95 - 108, 1961.
Simon, D. Optimal state estimation: Kalman, H infinity, and nonlinear approaches. John Wiley & Sons, 2006.
Gordon, N. J., Salmond, D. J., y Smith, A. F. Novel approach to nonlinear/non-gaussian bayesian state estimation. IEEE Proceedings Radar and Signal Processing, 140, 107–113, 1993.
Doucet, A. y Johansen, A. M. A Tutorial on Particle filtering and smoothing: Fiteen years later. The Oxford handbook of nonlinear filtering, 656–705, 2011.
Arulampalam, M. S., Maskell, S., N. Gordon, y Clapp, T. A tutorial on particle filters for online nonlinear/non-gaussian bayesian tracking. IEEE Transactions Signal Processing, 50, 174 - 188, 2002.
R. R. Luque. Localización multirrobot basada en filtro de partículas [Ph.D. Thesis]. Madrid España: Universidad de Alcalá, 2006.
Cook, G. Mobile robots: navigation, control and remote sensing. John Wiley & Sons, 2011.
S. Thrun, W. Burgard, and D. Fox. Probabilistic robotics. MIT press, 2005.
López, D. G., Aldeguer, R. R., & Ruiz, F. E. Aplicación del muestreo bayesiano en robots móviles: estrategias para localización y estimación de mapas del entorno. Alicante, España: Universidad de Alicante, 1999.
Lee, D. Curso de Coursera: Robotics, Estimation and Learning. Disponible en https://www.coursera.org [consultado el 26 de marzo de 2017].
Thrun, S. Particle Filters in Robotics. Proceedings of Uncertainty in AI, 1, 511 - 518, 2002.
Algarabia. Circunferencia osculatriz. Disponible en https://commons.wikimedia.org/ [consutado el 26 de marzo de 2017].
Baturone, A. O. Robótica: manipuladores y robots móviles. Marcombo, 2005.
Siciliano, B., Sciavicco, L., Villani, L., y Oriolo, G. Robotics: modelling, planning and control. Springer Science & Business Media, 2010.
Dissanayake, M., Newman, P., Clark, S., Durrant-Whyte, H. F., y Csorba, M. A solution to the simultaneous localization and map building (SLAM) problem. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 17, 229 - 241, 2001.
Durrant-Whyte, H. y Bailey T. Simultaneous localization and mapping: part I. Robotics & Automation Magazine, 99 - 106, 2006.