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Robots con lo mejor de la memoria de los humanos


Los robots móviles autónomos deben interactuar con múltiples factores para que la información recopilada les haga tomar las decisiones correctas, que les permitirán resolver con éxito las misiones encomendadas. El investigador Bladimir Bacca propone un método innovador para facilitar los movimientos de los robots en un entorno cambiante.

La localización del robot en un punto concreto, a la vez que construye un mapa (SLAM), es esencial para poder realizar tareas de servicio en cualquier entorno de trabajo. La comunidad científica ha dedicado muchos esfuerzos y el investigador de la Universidad de Girona, Bladimir Bacca, se ha sumado a la investigación en este campo. Recientemente, en su tesis doctoral, ha abordado este problema y se preguntó: ¿Cómo un robot móvil puede actualizar la representación interna que tiene del entorno y su localización cuando este es muy variable?

Método innovador

El trabajo de Bladimir Bacca, investigador del grupo de investigación VICOROB, propone, por un lado, una mejora en el proceso de detección de las características visuales del entorno de operación del robot obtenidas mediante un sistema de visión omnidireccional y un haz láser y, por otro, la consolidación de estas características visuales a la memoria utilizando el Histograma de Estabilidad de las características (FSH). Estas características del entorno presentan un elevado grado de robustez, permitiendo su utilización en las tareas de navegación de los robots móviles que son imprescindibles para llevar a cabo sus misiones de servicio en entornos realistas.

La tesis de Bladimir Bacca lleva por título “Appearance-based mapping and localization using feature stability histograma for mobile robot navigation” y ha sido dirigida por los doctores Xavier Cufí y Joaquim Salvi.


Consulte el trabajo en la web de Tesis Doctorales en Red: http://www.tdx.cat/handle/10803/83589


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