Un primer enfoque a la odometría visual para solucionar la localización y mapeo simultáneo (SLAM) implementando un filtro de Kalman extendido en Cotener S.A.C.

Descripción del Articulo

La investigación aborda los desafíos que enfrenta el Perú en el desarrollo de infraestructura y procesos, destacando la importancia de tecnologías como SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) para mejorar la precisión en la localización y mapeo en tiempo real. Se propone desarrollar una solución SLA...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Lévano Lévano, Jhon Eduardo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Ica
Repositorio:UNICA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unica.edu.pe:20.500.13028/6709
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:SLAM
Odometría visual
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description La investigación aborda los desafíos que enfrenta el Perú en el desarrollo de infraestructura y procesos, destacando la importancia de tecnologías como SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) para mejorar la precisión en la localización y mapeo en tiempo real. Se propone desarrollar una solución SLAM mediante un filtro de Kalman extendido para la odometría visual, implementado con la librería OpenCV en un entorno de desarrollo integrado. Aunque no se lograron resultados experimentales completos, se estableció una sólida base teórica e de implementación para EKF-SLAM, incluyendo la infraestructura para la asociación de datos y el seguimiento de puntos de referencia. Sin embargo, persisten dificultades prácticas como la derivación empírica de la matriz de covarianza y la asociación de datos. Estos hallazgos señalan la necesidad de abordar limitaciones económicas y tecnológicas para una adopción masiva de soluciones basadas en odometría visual y SLAM en el contexto peruano
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Estos hallazgos señalan la necesidad de abordar limitaciones económicas y tecnológicas para una adopción masiva de soluciones basadas en odometría visual y SLAM en el contexto peruanoThe research addresses the challenges faced by Peru in infrastructure development and process optimization, emphasizing the significance of technologies like Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) for enhancing real-time localization and mapping accuracy. It proposes developing a SLAM solution using an Extended Kalman Filter for visual odometry, implemented with the OpenCV library in an integrated development environment. Although complete experimental results were not achieved, a strong theoretical and implementation foundation for EKF-SLAM was established, including infrastructure for data association and landmark tracking. However, practical difficulties persist, such as empirically deriving the covariance matrix and data association. These findings highlight the need to address economic and technological limitations for widespread adoption of visual odometry and SLAM solutions in the Peruvian context.application/pdfspaUniversidad Nacional San Luis Gonzaga.PEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/SLAMOdometría visualFiltro de Kalman extendidoMatriz de covarianzaOpenCVExtended Kalman Filterhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01Un primer enfoque a la odometría visual para solucionar la localización y mapeo simultáneo (SLAM) implementando un filtro de Kalman extendido en Cotener S.A.C.info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNICA-Institucionalinstname:Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Icainstacron:UNICASUNEDUIngeniero EléctricistaIngeniería ElectrónicaUniversidad Nacional San Luis Gonzaga. 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