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dc.contributor.advisorBoal Martín-Larrauri, Jaimees-ES
dc.contributor.authorLabora Gómez, Julioes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2020-04-30T17:51:12Z-
dc.date.available2020-04-30T17:51:12Z-
dc.date.issued2020es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/46042-
dc.descriptionMáster Universitario en Ingeniería Industrial + Máster en Industria Conectada/ Master in Smart Industryes_ES
dc.description.abstractLa localización de robots móviles es clave en multitud de apliaciones en la Industria 4.0, puesto que los robots móviles necesitan conocer su posición para poder realizar cualquiera de sus tareas. Un algoritmo muy popular para llevar a cabo la localización es el filtro de partículas, que puede ser modificado de diferentes formas para adaptarse a problemas específicos. El objetivo de este proyecto es comparar y analizar algunas de esas modificaciones en una aplicación real en un entorno simulado: el problema de localización global de un robot móvil 2-D en un laberinto. Las modificaciones que se van a comparar son cuatro estrategias disintas de remuestreo: residual, estratificado, sistemático y remuestreo de la rueda. Sin embargo, debido al elevado coste computacional de las simulaciones, es necesario prefijar los parámetros de las simulaciones de estos cuatro algoritmos. Para ello, el valor de cada parámetro se determina mediante un análisis comparativo previo en que se emplea otro algoritmo de remuestreo distinto, el remuestreo multinomial, para evitar sesgar las comparación. tres de los cuatro algoritmos comparados muestran resultados muy similares tanto en índice de éxito en la localización como en la precisión de localización. El cuarto, el remuestreo residual, da resultados considerablemente peores que los demás en esta aplicación específica.es-ES
dc.description.abstractMobile robot localization is key in multiple applications across Industry 4.0, as mobile robots need to know their location to be able to perform almost any task. One popular algorithm to perform the localization is the particle filter, which can be modified in several ways to approach different problems. The goal of this project is to compare and analyze some of those modifications in a real application in a simulated environment: global localization of a 2-D mobile robot in a maze. The modifications that are compared are four different strategies for particle resampling: residual, stratified, systematic and wheel resampling. However, due to the high computational cost of the simulations, the parameters of the simulations of these four algorithms need to be prefixed. For this purpose, the value for each parameter is determined performing a prior comparative analysis of the parameters using another resampling technique, multinomial resampling, to avoid biasing the comparison. Three of the four algorithms show very similar results both in success rate in localization and in the localization accuracy. The fourth one, the residual resampling, is shown to be considerably worse for this specific application.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherM8Bes_ES
dc.titleAnálisis comparativo de algoritmos de localización de robots móviles basados en filtros de partículases_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsrobots móviles autónomos, filtro de partículas, filtro de Bayes, localización de robots, técnicas de remuestreo, estimador de estado, Industria 4.0es-ES
dc.keywordsautonomous mobile robots, particle filter, Bayes filter, robot localization, resampling techniques, state estimator, Industry 4.0en-GB
Aparece en las colecciones: MIC-Trabajos Fin de Máster

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