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Una nueva técnica desarrollada por un investigador de la UdG mejora los sistemas de posicionamiento global


Josep Aulinas innova con una técnica basada en el uso de submapas independientes y un mapa global. Este mapa contiene las transformaciones relativas entre los submapas, que se actualizan al volver a visitar zonas conocidas. Así, se fusionan manteniendo las correlaciones entre el vehículo y los puntos de referencia. El uso de submapa reduce el coste de cálculo y mejora la consistencia del mapa final.

Los robots móviles necesitan sistemas de posicionamiento global para llevar a cabo sus funciones de modo totalmente autónomo. El GPS es un buen ejemplo. La señal de GPS no siempre es accesible, o a veces no está disponible, y en algunas ocasiones es errónea debido a diferentes perturbaciones. Es en estas ocasiones cuando se hace necesario algo más.

La investigación llevada a cabo por el investigador del grupo VICOROB de la Universidad de Girona (UdG) Josep Aulinas se enmarca en este contexto: el de las técnicas de localización y creación de mapas simultáneos o, como se conocen en inglés, Simultaneous Localization and Mapping (SLAM).

Estas técnicas utilizan la información que proviene de los sensores a bordo del vehículo para generar un mapa del entorno en que se mueve el aparato, al mismo tiempo que estiman la posición de este vehículo dentro del mapa. Los algoritmos de SLAM no producen mapas correctos de grandes áreas debido al aumento gradual de la incertidumbre en las misiones de larga duración. El coste de computación aumenta a medida que el mapa crece, de modo que las soluciones de SLAM no son aplicables a tiempo real.

En su tesis doctoral, el investigador presenta un estudio de las técnicas de SLAM, dedicando especial énfasis en los trabajos pensados para operar en entornos grandes. Josep Aulinas también ha estudiado estos trabajos de SLAM centrados en ambientes submarinos.

Innovación
En este contexto, el investigador propone una nueva técnica basada en el uso de submapas independientes y un mapa estocástico global. Esta técnica recibe el nombre de Unión Selectiva de Submapas en SLAM (SSJS) para Vehículos Autónomos.

El mapa global contiene las transformaciones relativas entre mapas, que se actualizan en revisitar zonas conocidas. Es decir, se observan puntos de referencia que ya formaban parte del mapa y los submapas que comparten información se fusionan, manteniendo las correlaciones entre el vehículo y los puntos de referencia. El uso de submapas reduce el coste de cálculo y mejora la consistencia del mapa.

Un sistema viable y más económico
La técnica propuesta se compara con las técnicas existentes utilizando los datos del Victoria Park, una base de datos de referencia dentro de la comunidad de SLAM. Resultados sintéticos y experimentales muestran que el SSJS es capaz de generar mapas consistentemente para zonas de grandes dimensiones y con un coste menor en comparación a otras técnicas.

Una vez demostrada la viabilidad del sistema, el método se adapta para ser utilizado en vehículos submarinos autónomos que, en inglés, se conocen como Autonomous Underwater Vehicle (AUV). En la tesis de Josep Aulinas, que se titula SelectiveSubmapJoining SLAM for autonomous vehicles, se presentan dos series de experimentos: uno, con el AUV REMUS-100, equipado con un sónar de escombraje lateral; y, otro, con el AUV SPARUS, equipado con una cámara orientada al fondo. El SPARUS es un vehículo diseñado y desarrollado en su totalidad por los miembros el grupo VICOROB.

Bajo la dirección de los directores Joaquim Salvi e Yvan Petillot, Josep Aulinas ha desarrollado técnicas de visión artificial para extraer y asociar puntos de referencia, necesarios en los algoritmos de SLAM. Los experimentos, que han usado datos reales, demuestran la capacidad del sistema para localizar el vehículo y generar mapas, combinado la extracción automática de puntos de referencia con el SSJS.


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