Localización y mapeado simultáneos para vehículos autónomos utilizando Lidar 3D
Authors
Ribalda Fernández, RocíoDirector
López Guillén, María ElenaDate
2020Keywords
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
Lasers
Láseres
Navegación autónoma
ROS (Robot Operating System)
Mapeado
Localización
CARLA (Car Learning to Act)
CARLA-ROS Bridge
Cartographer
Loam
Hdl_graph_slam
Blam
LiDAR (Light Detection And Ranging)
Autonomous navigation
Mapping
Localization
Document type
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
El objetivo de este Trabajo Fin de Máster es realizar un estudio de las diferentes técnicas de localización y mapeado simultaneo (Simultaneous Localization and Mapping-SLAM) que existen actualmente, para poder implementarlas en el coche autónomo del grupo de investigación RobeSafe de la Universidad de Alcalá.
Estas técnicas pretenden conseguir que, al colocar un vehículo en una posición desconocida, este sea capaz de construir incrementalmente un mapa del entorno y que al mismo tiempo lo use para detectar cuál es su localización dentro de dicho mapa.
La complejidad se halla en encontrar cuál es la técnica de SLAM más apropiada para la aplicación deseada, comparando entre los métodos ya existentes y adaptándolos a las características del proyecto Techs4AgeCar del grupo Robesafe.
Una de las principales especificaciones del trabajo es que el sensor principal utilizado sea un Lidar 3D, de manera que el sistema de SLAM obtenido pueda integrarse al módulo de localización del vehículo autónomo del citado proyecto, que ya integra otros sensores como odometría, GPS y sistemas inerciales. The main aim of this project is to analyze the different technics of Simultaneous Localization and Mapping that currently exist, to be able to implement them in the autonomous car of the Robesafe research group. These technics pretend to achieve that when the car is in an unknown position the vehicle will be able to incrementally build a map of the environment and at the same use it to detect its localization into
the map.
The complexity lies in finding what technics are the most appropriate for the desire application contrasting between the existing different methods and preparing them for the project Techs4AgeCar of Robesafe group. One of the main specifications of this project is that the principal sensor will be a 3D Lidar, so that the SLAM system can be integrated in the localization module of the autonomous vehicle, which is actually composed by different sensors like odometry, GPS and inertial systems.
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TFM_Ribalda_Fernandez_2020.pdf | 5.337Mb |
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