Vision-based SLAM for the aerial robot ErleCopter

Autor: Patiño González, Guillermo
Přispěvatelé: López Guillén, María Elena, Universidad de Alcalá. Escuela Politécnica Superior
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: e_Buah Biblioteca Digital Universidad de Alcalá
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Popis: El objetivo principal de este trabajo, es la implementación de distintos tipos de algoritmos SLAM (mapeado y localización simultáneos) de visión monocular en el robot aéreo ErleCopter, empleando la plataforma software ROS (Robotic Operating System). Para ello se han escogido un conjunto de tres algoritmos ampliamente utilizados en el campo de la visión artificial: PTAM, ORB-SLAM y LSD-SLAM. Así se llevará a cabo un estudio del funcionamiento de los mismos en el ErleCopter. Además empleando dichos algoritmos, y fusionando la información extraída por estos con la información de otros sensores presentes en la plataforma robótica, se realizará un EKF (Extended Kalman Filter), de forma que podamos predecir la localización del robot de una manera más exacta en entornos interiores, ante la ausencia de sistemas GPS. Para comprobar el funcionamiento del sistema se empleará la plataforma de simulación robótica Gazebo. Por último se realizarán pruebas con el robot real, de forma que podamos observar y extraer conclusiones del funcionamiento de estos algoritmos sobre el propio ErleCopter.
The main objective of this thesis is the implementation of different SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) algorithms within the aerial robot ErleCopter, using the software platform ROS (Robotic Operating System). To do so, a bunch of three widely known and used algorithms in the field of the artificial vision have been chosen: PTAM, ORB-SLAM y LSD-SALM. So a study of the performance of such algorithms will be carried out in this way. Besides, working with such algorithms and fusing their information with the one obtained by other sensors existing within the robotic platform, an EKF (Extended Kalman Filter) will be carried out, in order to localize the robot more accurately in indoor environments, given the lack of GPS. To test the performance of the system, the robotic platform Gazebo will be used in this project. Finally tests will be made with the real robot, in order to observe and draw conclusions from the performance of these algorithms within the ErleCopter itself.
Máster Universitario en Ingeniería Industrial (M141)
Databáze: OpenAIRE
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