dc.creator | Posso Bautista, Breyner | |
dc.creator | Berrío Pérez, Julie Stephany | |
dc.creator | Perafan Villota, Juan Carlos | |
dc.creator | Caicedo Bravo, Eduardo Francisco | |
dc.date.accessioned | 2015-09-18T15:00:58Z | |
dc.date.available | 2015-09-18T15:00:58Z | |
dc.date.created | 2015-09-18T15:00:58Z | |
dc.date.issued | 2015-09-18 | |
dc.identifier | https://hdl.handle.net/10893/8843 | |
dc.description.abstract | La odometr´ıa que inicialmente provee la localizaci´ on de los robots móviles tiene un
alto nivel de incertidumbre, por lo que aumenta el nivel de error, adem´ as, este error es
acumulativo y por lo tanto no es lo suficientemente confiable para especificar el estado
del robot en el medio. Razón que motiv´ o el planteamiento del principal objetivo de la
tesis de investigación, la cual busca proponer y programar una metodolog´ıa que utilice
información del medio ambiente (donde se mueve el robot) para restablecer la posici´ on
de un robot móvil, realizando una tarea conocida como mapeo y localización simultanea
o SLAM (construyendo y/o actualizando un mapa del entorno mientras que el robot se
mueve por el mismo). | |
dc.language | spa | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.subject | Robot | |
dc.subject | mapeo | |
dc.subject | localización | |
dc.subject | simultaneo | |
dc.subject | filtro | |
dc.subject | posibilidad | |
dc.title | Mapeo y localización simultánea de un robot móvil en ambientes estructurados basado en integración sensorial | |
dc.type | Thesis | |