Lokalizazioa eta ibilbideen planifikazioa

Robot mugikor autonomo baten lokalizazioa kalkulatzea, hots, unean-unean dituen kokapena eta orientazioa kalkulatzea, behar-beharrezkoa da nabiga dezan. Era berean, funtsezkoa da inguruko objektuekin edo pertsonekin talka egin gabe leku batetik bestera joateko aukera emango dioten mugimenduak planifikatzeko ahalmena ere.

Robot mugikor autonomoak lokalizatzea robotak inguruneko mapa batekiko duen kokapena zehaztean datza. Robot mugikor bat lokalizatzeak arazo bat du: haren kokapena ezin dela zuzenean neurtu eta datu sentsorialetatik ondorioztatu behar dela. Gainera, normalean, neurketa bakar bat ez da nahikoa izaten, eta robotak datuak integratu behar ditu denboran zehar bere kokapena zehazteko.

Lokalizazio-arazo guztiek ez dute zailtasun bera. Robotak bere kokapenari buruz duen hasierako ezagutzaren arabera, bi arazo-mota bereizten dira, zailtasun txikienetik handienera:

  • Kokapenaren segimendua egitea. Jotzen da badakigula zein den robotaren hasierako kokapena.
  • Lokalizazio globala. Robotak ez daki zein den bere hasierako kokapena ingurunean.

Bistan denez, lokalizazioa zailagoa da ingurune dinamikoetan ingurune estatikoetan baino. Ingurune erreal gehienak dinamikoak dira, eta pertsonak, altzari mugikorrak edo ateak egon ohi dira.

Ibilbideen planifikazioa, berriz, jatorrizko kokapenaren eta xede-kokapenaren artean bide igarogarri bat bilatzean datza. Planifikazioa egiteko, robota eta haren ingurunea irudikatu behar dira, besteak beste. Ingurune zabalak esplizituki irudikatzeak kostu handia du konputazioari eta planifikazioaren memoriari dagokienez, eta baliteke arrazoizko denbora-tarte batean egiteko modukoa ez izatea ere. Hori dela eta, metodologia eta algoritmo batzuk garatu dira irtenbide onenaren eta konputazio-kostuaren artean baleko irtenbide bat bilatzeko.

TEKNIKERen, probabilitate-teknikak ari dira ikertzen lokalizazio globalak ingurune estatikoetan zein dinamikoetan duen arazoa konpontzeko. Horren helburua da ziurgabetasuna murriztea eta lokalizazioaren zehaztasuna handitzea. Zenbait ibilbide-planifikatzaile robotaren eta haren inguruneen ezaugarrien arabera aplikatzea ere ari dira ikertzen.

Erlazionaturiko edukiak

  • Array ( [id] => 28 [idcategoria] => 3 [idsubcategoria] => [imagen] => 03_AI_TICS_Localizacion_Planificacion_Trayectorias.jpg [caso_exito_1] => [caso_exito_2] => 76 [caso_exito_3] => [cliente_1] => [cliente_2] => [cliente_3] => [direcciones_email] => consultasweb@tekniker.es [titulo] => Lokalizazioa eta ibilbideen planifikazioa [video] => [texto_1] =>

    Robot mugikor autonomo baten lokalizazioa kalkulatzea, hots, unean-unean dituen kokapena eta orientazioa kalkulatzea, behar-beharrezkoa da nabiga dezan. Era berean, funtsezkoa da inguruko objektuekin edo pertsonekin talka egin gabe leku batetik bestera joateko aukera emango dioten mugimenduak planifikatzeko ahalmena ere.

    [fase_1] => [fase_2] => [fase_3] => [fase_4] => [texto_2] =>

    Robot mugikor autonomoak lokalizatzea robotak inguruneko mapa batekiko duen kokapena zehaztean datza. Robot mugikor bat lokalizatzeak arazo bat du: haren kokapena ezin dela zuzenean neurtu eta datu sentsorialetatik ondorioztatu behar dela. Gainera, normalean, neurketa bakar bat ez da nahikoa izaten, eta robotak datuak integratu behar ditu denboran zehar bere kokapena zehazteko.

    Lokalizazio-arazo guztiek ez dute zailtasun bera. Robotak bere kokapenari buruz duen hasierako ezagutzaren arabera, bi arazo-mota bereizten dira, zailtasun txikienetik handienera:

    • Kokapenaren segimendua egitea. Jotzen da badakigula zein den robotaren hasierako kokapena.
    • Lokalizazio globala. Robotak ez daki zein den bere hasierako kokapena ingurunean.

    Bistan denez, lokalizazioa zailagoa da ingurune dinamikoetan ingurune estatikoetan baino. Ingurune erreal gehienak dinamikoak dira, eta pertsonak, altzari mugikorrak edo ateak egon ohi dira.

    Ibilbideen planifikazioa, berriz, jatorrizko kokapenaren eta xede-kokapenaren artean bide igarogarri bat bilatzean datza. Planifikazioa egiteko, robota eta haren ingurunea irudikatu behar dira, besteak beste. Ingurune zabalak esplizituki irudikatzeak kostu handia du konputazioari eta planifikazioaren memoriari dagokienez, eta baliteke arrazoizko denbora-tarte batean egiteko modukoa ez izatea ere. Hori dela eta, metodologia eta algoritmo batzuk garatu dira irtenbide onenaren eta konputazio-kostuaren artean baleko irtenbide bat bilatzeko.

    TEKNIKERen, probabilitate-teknikak ari dira ikertzen lokalizazio globalak ingurune estatikoetan zein dinamikoetan duen arazoa konpontzeko. Horren helburua da ziurgabetasuna murriztea eta lokalizazioaren zehaztasuna handitzea. Zenbait ibilbide-planifikatzaile robotaren eta haren inguruneen ezaugarrien arabera aplikatzea ere ari dira ikertzen.

    [texto_tabla] => [enlace_flickr] => https://www.flickr.com/photos/teknikerik4/sets/72157650347715968/ [enlace_youtube] => https://www.youtube.com/user/Teknikertv [enlace_issuu] => [enlace_slideshare] => [seo_h1] => Lokalizazioa eta ibilbideen planifikazioa [seo_url] => lokalizazioa-eta-ibilbideen-planifikazioa [seo_title] => Lokalizazioa eta ibilbideen planifikazioa -TEKNIKER [seo_desc] => Robot mugikor autonomoak lokalizatzea robotak inguruneko mapa batekiko duen kokapena zehaztean datza. [imagenes] => [enlaces] => Array ( [0] => Array ( [imagen] => [titulo] => Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU) [texto_corto] => [enlace] => http://www.ehu.eus/eu/home [alt] => Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU) ) [1] => Array ( [imagen] => [titulo] => Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) [texto_corto] => [enlace] => http://www.uc3m.es/Inicio [alt] => Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) ) [2] => Array ( [imagen] => [titulo] => Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) [texto_corto] => [enlace] => http://www.upc.edu/?set_language=es [alt] => Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) ) [3] => Array ( [imagen] => [titulo] => Fraunhofer IFF [texto_corto] => [enlace] => http://www.iff.fraunhofer.de/en/business-units/robotic-systems.html [alt] => Fraunhofer IFF ) [4] => Array ( [imagen] => [titulo] => Fraunhofer IPA [texto_corto] => [enlace] => http://www.ipa.fraunhofer.de/ [alt] => Fraunhofer IPA ) [5] => Array ( [imagen] => [titulo] => CARTIF [texto_corto] => [enlace] => http://www.cartif.com/ [alt] => CARTIF ) [6] => Array ( [imagen] => [titulo] => Universidad de Sevilla [texto_corto] => [enlace] => http://grvc.us.es/ [alt] => Universidad de Sevilla ) [7] => Array ( [imagen] => [titulo] => Institute of Cognitive Sciences and Technologies [texto_corto] => [enlace] => http://www.istc.cnr.it/group/pst [alt] => Institute of Cognitive Sciences and Technologies ) ) [publicaciones] => Array ( [0] => Array ( [titulo] => Contribuciones a la navegación autónoma robusta de robots móviles en aplicaciones industriales [enlace] => navegacion-autonoma-robusta-robots-moviles-industria ) [1] => Array ( [titulo] => Aurrerapenak manipulazio malguan adimen artifizialean oinarritutako teknikak aplikatuz [enlace] => manipulazio-malgua-adimen-artifizialean-oinarritutako-teknikak ) [2] => Array ( [titulo] => Towards an optimal design of natural human interaction mechanisms for a service robot with ancillary way-finding capabilities in industrial environments [enlace] => towards-an-optimal-design-of-natural-human-interaction-mechanisms-for-a-service-robot-with-ancillary-way-finding-capabilities-in-industrial-environments ) [3] => Array ( [titulo] => Robot Trajectories Comparison: A Statistical Approach [enlace] => robot-trajectories-comparison-a-statistical-approach ) [4] => Array ( [titulo] => Estrategias y tecnologías para la colaboración segura entre personas y robots en entornos industriales [enlace] => estrategias-y-tecnologias-para-la-colaboracion-segura-entre-personas-y-robots-en-entornos-industriales ) [5] => Array ( [titulo] => MAINBOT – Mobile Robots for Inspection and Maintenance in Extensive Industrial Plants [enlace] => mainbot-mobile-robots-for-inspection-and-maintenance-in-extensive-industrial-plants ) [6] => Array ( [titulo] => Particle Filtering for People Following Behavior Using Laser Scans and Stereo Vision [enlace] => particle-filtering-for-people-following-behavior-using-laser-scans-and-stereo-vision ) [7] => Array ( [titulo] => Análisis de generación de trayectorias y su aplicación al seguimiento de personas [enlace] => analisis-de-generacion-de-trayectorias-y-su-aplicacion-al-seguimiento-de-personas ) ) [sectores] => Array ( [0] => Array ( [titulo] => Aeronautika eta espazioa [seo_url] => aeronautika-eta-espazioa [imagen] => aeronautica.svg ) [1] => Array ( [titulo] => Automobilgintza [seo_url] => automobilgintza [imagen] => automocion.svg ) [2] => Array ( [titulo] => Azpiegiturak [seo_url] => azpiegiturak [imagen] => infraestructuras.svg ) ) [soluciones] => Array ( [0] => Array ( [titulo] => Automatizazio eta robotika industriala [seo_url] => automatizazio-eta-robotika-industriala [imagen] => ST_AutomatizacionRobotica_808x450px_icono.jpg ) [1] => Array ( [titulo] => Sistema mekatronikoak [seo_url] => sistema-mekatronikoak [imagen] => ST_SistemasMecatronicos_808x450px_icono1.jpg ) ) [equipamiento] => )

Sektore industrialak