Portada

Resumen

Capítulo 1.  Introducción

  • 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

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

Capítulo 3.  Localización Monte Carlo

  • 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

  • 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

  • 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

  • 6.1 Conclusiones
  • 6.2 Trabajo a futuro propuesto

Referencias

Apéndice A.  Manual de usuario

Apéndice B.  Diseño del sistema

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.