Sistema SLAM para Navegación Autónoma
Implementación de algoritmos SLAM avanzados para navegación robótica en entornos dinámicos y complejos.
El proyecto de Sistema SLAM para Navegación Autónoma se enfoca en el desarrollo e implementación de algoritmos de Localización y Mapeo Simultáneos (SLAM) de última generación, diseñados específicamente para operar en entornos dinámicos y estructuralmente complejos.
La investigación combina técnicas tradicionales de SLAM con enfoques de deep learning, creando un sistema híbrido que puede adaptar su comportamiento según las características del entorno. Esta aproximación permite una mayor robustez y precisión en la navegación autónoma, especialmente en espacios con alta densidad de obstáculos móviles.
El sistema desarrollado utiliza fusión de sensores que incluye LiDAR 3D, cámaras RGB-D, unidades de medición inercial (IMU) y encoders de rueda. Esta combinación multisensorial proporciona información redundante y complementaria que mejora significativamente la precisión del mapeo y la localización.
Una innovación clave del proyecto es la implementación de algoritmos de deep learning para el reconocimiento y clasificación de objetos dinámicos, mejorando significativamente la capacidad de navegación en entornos poblados.
Las pruebas realizadas en el campus universitario demostraron una precisión de localización de menos de 5 centímetros y una capacidad de mapeo en tiempo real de espacios de hasta 10,000 metros cuadrados. El sistema también mostró robustez excepcional ante condiciones de iluminación variable y presencia de obstáculos móviles.
Tecnologías Utilizadas
Objetivos del Proyecto
- Desarrollar algoritmos SLAM avanzados para entornos dinámicos
- Implementar fusión de sensores para navegación robusta
- Optimizar algoritmos para procesamiento en tiempo real
- Validar el sistema en aplicaciones reales
- Lograr precisión de localización menor a 5 centímetros
- Demostrar mapeo en tiempo real de espacios grandes
Información del Proyecto
Equipo: Dr. Carlos Alberto Mendoza (2 miembros)
Fechas: Inicio del proyecto: 3/1/2023, Desarrollo de algoritmos: 6/1/2023, Pruebas en campus: 10/15/2023, Finalización del proyecto: 3/31/2024
Financiación: Universidad Pontificia Bolivariana - 200000000 COP
Publicaciones
- Advanced SLAM Algorithms for Dynamic Environments (2024)
- Multi-sensor Fusion for Robust Navigation in Complex Environments (2024)
- Real-time SLAM Implementation for Large-scale Indoor Environments (2024)
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