Tesis profesional presentada por Cristian Ignacio García Barrales

Maestría en Ciencias con Especialidad en Ingeniería en Sistemas Computacionales. Departamento de Ingeniería en Sistemas Computacionales. Escuela de Ingeniería, Universidad de las Américas Puebla.

Jurado Calificador

Presidente: Dr. Fernando Antonio Aguilera Ramírez
Vocal y Director: Dr. Daniel Vallejo Rodríguez
Secretario: Dr. Oleg Starostenko

Cholula, Puebla, México a 17 de mayo de 2005.

Resumen

La robótica móvil es un área de intensa investigación cuyo objetivo principal es el desarrollo de robots autónomos que sean capaces de realizar tareas en ambientes dinámicos, para que un robot sea capaz de navegar satisfactoriamente en un entorno, debe saber dónde está. Por lo tanto, la estimación de la posición del robot es un problema clave en la robótica móvil. Los robots, utilizan distintos sensores para obtener información de su entorno, con la incorporación de visión por computadora...

Resumen (archivo pdf, 18 kb).

Índice de contenido

Portada (archivo pdf, 29 kb)

Índices (archivo pdf, 19 kb)

Capítulo 1. Introducción (archivo pdf, 93 kb)

  • 1.1 Introducción
  • 1.2 Definición del problema
  • 1.3 Objetivo general
  • 1.4 Objetivos específicos
  • 1.5 Alcances y limitaciones
  • 1.6 Hardware y software a utilizar

Capítulo 2. Métodos de localización (archivo pdf, 130 kb)

  • 2.1 Introducción
  • 2.2 Triangulación
  • 2.3 Trilateración
  • 2.4 Scan Matching
  • 2.5 Filtro de Kalman

Capítulo 3. Localización Monte Carlo (archivo pdf, 141 kb)

  • 3.1 Introducción
  • 3.2 Monte Carlo
  • 3.3 Monte Carlo Dual
  • 3.4 Mixture Monte Carlo
  • 3.5 Adaptative - Monte Carlo
  • 3.6 Conclusiones del capítulo

Capítulo 4. Localización Monte Carlo VBR (archivo pdf, 231 kb)

  • 4.1 Introducción
  • 4.2 Discusión sobre Monte Carlo
  • 4.3 Modificaciones propuestas
  • 4.4 Algoritmo de Monte Carlo VBR
  • 4.5 Entorno de simulación
  • 4.6 Implementación
  • 4.7 Conclusiones del capítulo

Capítulo 5. Resultados experimentales (archivo pdf, 297 kb)

  • 5.1 Introducción
  • 5.2 Ejecución típica
  • 5.3 Reducción en la cantidad de muestras necesarias en Monte Carlo VBR
  • 5.4 Estudio de los efectos de los parámetros en Monte Carlo VBR

Capítulo 6. Conclusiones y trabajo a futuro (archivo pdf, 31 kb)

  • 6.1 Conclusiones
  • 6.2 Trabajo a futuro propuesto

Referencias (archivo pdf, 21 kb)

Apéndice A. Manual de usuario (archivo pdf, 143 kb)

Apéndice B. Diseño del sistema (archivo pdf, 156 kb)

García Barrales, C. I. 2005. Monte Carlo aplicado a la auto-localización de robots. Tesis Maestría. Ciencias con Especialidad en Ingeniería en Sistemas Computacionales. Departamento de Ingeniería en Sistemas Computacionales, Escuela de Ingeniería, Universidad de las Américas Puebla. Mayo. Derechos Reservados © 2005.