Desarrollo de un algoritmo de estimación de estado para robots cuadrúpedos utilizando el filtro de Kalman extendido invariante y estimaciones de contacto en ROS

En el campo de la robótica móvil, la estimación precisa del estado en tiempo real es esencial para la ejecución óptima de tareas. Este trabajo de grado, realizado como parte de una pasantía de investigación en la Universidad de Sao Paulo, se enfoca en la implementación y evaluación de un algoritmo de filtro de Kalman extendido Invariante para la estimación de estado en un robot cuadrúpedo. Mientras que los algoritmos actuales suelen fusionar sensores exteroceptivos y propioceptivos, lo que requiere altos recursos computacionales, esta investigación propone una solución robusta, basada únicamente en tres mediciones específicas: IMU, estimaciones de contacto y cinemática de los efectores finales. Siguiendo una metodología basada en el Proceso Racional Unificado, se desarrolló una estructura de sistema que incluye la comunicación con el robot cuadrúpedo B2 mediante el paquete ros_control, junto con un estimador de contacto basado en la ecuación dinámica de cuerpo rígido y el uso de la librería Pinocchio para calcular la cinemática de los efectores finales. También se emplearon simulaciones controladas y algoritmos genéticos para optimizar los parámetros del algoritmo. Los resultados de las pruebas en recorridos cortos y largos mostraron una raíz del error cuadrático medio promedio de 0.15 para trayectos cortos y 0.19 para trayectos largos, considerados dentro del rango de precisión moderada (entre 0.05 y 0.25 ) válida para trayectorias generales de entornos industriales. Además, se alcanzó un tiempo de ejecución en tiempo real menor a 200 , cumpliendo con los criterios establecidos de rendimiento y eficiencia. El sistema demostró ser robusto y eficiente, proporcionando mediciones precisas incluso en condiciones de perturbación. Finalmente, el algoritmo desarrollado es completamente parametrizable, lo que abre la puerta a futuras mejoras y a su integración con otros robots cuadrúpedos. Además, se destaca la posibilidad de combinarlo con técnicas basadas en referencias externas, lo que permite un enfoque integral y adaptable

• Autores: Castaño Vanegas, Sofia Milagros; González Riascos, Jhon Edward
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad Autónoma de Occidente
• Repositorio: RED: Repositorio Educativo Digital UAO
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:red.uao.edu.co:10614/16021
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10614/16021; https://red.uao.edu.co/
• Palabra clave: Ingeniería Mecatrónica; InEKF (filtro de Kalman extendido invariante); Estimación de Estado; Robots Cuadrúpedos; Algoritmos genéticos; Optimización de Parámetros; InEKF (Invariant extended Kalman filter); State estimation; Quadruped robots; Genetic algorithms; Parameter optimization
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