RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Localización y mapeado simultáneos para vehículos autónomos utilizando Lidar 3D
A1 Ribalda Fernández, Rocío
K1 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
K1 Lasers
K1 Láseres
K1 Navegación autónoma
K1 ROS (Robot Operating System)
K1 Mapeado
K1 Localización
K1 CARLA (Car Learning to Act)
K1 CARLA-ROS Bridge
K1 Cartographer
K1 Loam
K1 Hdl_graph_slam
K1 Blam
K1 LiDAR (Light Detection And Ranging)
K1 Autonomous navigation
K1 Mapping
K1 Localization
K1 Ingeniería industrial
K1 Industrial engineering
AB 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.
YR 2020
FD 2020
LK http://hdl.handle.net/10017/45087
UL http://hdl.handle.net/10017/45087
LA spa
DS MINDS@UW
RD 20-abr-2024