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Influencia de los parámetros de un filtro de partículas en la solución al problema de SLAM Resumen: En este artículo se realiza un análisis sobre los parámetros más significativos de un filtro de partículas en su aplicación para la solución de SLAM. Se evalúan los resultados obtenidos en la creación de un mapa visual mediante un robot móvil. Un mapa visual está formado por un conjunto de puntos significativos tridimensionales que pueden ser extraídos a partir de imágenes del entorno. En este trabajo, los puntos significativos mencionados se emplean a modo de landmarks que pueden ser detectadas desde diferentes distancias y puntos de vista, permitiendo la localización del robot. Se supone que el robot cuenta con un sensor de visión estéreo que le permite detectar puntos significativos y obtener medidas relativas de distancia mientras se desplaza por el entorno. En nuestro caso, el mapa está formado por la posición tridimensional de las landmarks referidas a un sistema global de referencia. Además, cada landmark cuenta con un descriptor visual que la diferencia del resto. La solución que se presenta aquí, está basada en un filtro de partículas de tipo Rao-Blackwellised, estimándose de forma simultánea el camino seguido por el robot así como el mapa más probable del entorno. Se presentan resultados en simulación que confirman la validez de la solución. Se simula que el robot móvil se desplaza por el entorno, obteniendo medidas de odometría ruidosas, al mismo tiempo, el agente móvil realiza medidas relativas sobre las landmarks del entorno, estando también estas medidas corrompidas con un ruido gaussiano. La principal contribución del artículo es el estudio realizado sobre los parámetros del algoritmo de SLAM, hallando los valores más adecuados para la resolución del problema utilizando un sensor visual. Los resultados que se muestran se han obtenido utilizando unos modelos de ruido de la odometría y del sistema estéreo obtenidos a partir de unos sensores reales comunes en robótica móvil. |