Smartphones como unidad de sensado y procesamiento para la localización de Robots Móviles utilizando Odometría Visual Monocular - González, Emiliano (2013)
Las aplicaciones relativas a robots autónomos móviles requieren la exploración del entorno, la construcción de mapas y la localización fiable del robot en el mismo. El problema de la localización del robot a partir de un mapa dado del ambiente, o a la inversa, el problema de la construcción de un mapa bajo el supuesto de que la posición y orientación del robot es conocida, han sido abordados y resueltos utilizando diferentes enfoques. El problema resulta más atractivo cuando no son conocidos ni la trayectoria del robot ni el mapa del ambiente. En este caso, la localización y la construcción del mapa deben ser consideradas simultáneamente. Este problema se conoce como SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). La utilización de un Filtro Extendido de Kalman es una de las soluciones más extendidas al problema de SLAM, lo que se conoce como EKF-SLAM. En este trabajo se presenta un sistema de localización basado en visión (odometría visual) para robots móviles en ambientes desconocidos que parte del método EKF-SLAM y utiliza smartphones como unidades de sensado y procesamiento. Este sistema tiene como sensor a la cámara del dispositivo móvil. A partir de la detección de marcas visuales en el ambiente, se construye un mapa que permite estimar la ubicación de la cámara y, por ende, del robot. El sistema desarrollado fue evaluado en distintos escenarios utilizando un smartphone de última generación montado en el robot móvil ExaBot. Los experimentos realizados fueron analizados teniendo en cuenta aspectos de precisión, rendimiento y robustez. Los resultados obtenidos en esta tesis muestran la validez del método propuesto, así como también de la implementación del sistema desarrollado.