Un enfoque basado en E2ED para la navegación y localización de robots personalizados (2022)
El mapeo y localización simultáneos o SLAM es una estrategia básica utilizada con robots y vehículos autónomos para identificar entornos desconocidos. Es de gran atención en robótica debido a su importancia en el desarrollo de esquemas de planificación de movimiento en entornos desconocidos y dinámicos, que se aproximan a los casos reales de aplicación de un robot. Es por esto que, paralelamente a la investigación, también son importantes en los procesos de formación especializada en robótica. Sin embargo, el acceso a las plataformas y laboratorios robóticos suele ser complejo y costoso, con una gran demanda de tiempo y recursos, especialmente para los centros de investigación pequeños. Un enfoque más eficiente y asequible para trabajar con algoritmos autónomos y esquemas de planificación de movimiento suele ser el uso del simulador ROS-Gazebo, que permite una alta integración con robots no comerciales personalizados y la posibilidad de un diseño de extremo a extremo (E2ED) solución. Esta investigación aborda este enfoque como una estrategia de capacitación e investigación con nuestra plataforma robótica ARMOS TurtleBot, creando un entorno para trabajar con algoritmos de navegación, en tareas de localización, mapeo y planificación de rutas. Este artículo muestra la integración de ROS en el proyecto ARMOS TurtleBot y el diseño de varios subsistemas basados en ROS para mejorar la interacción en el desarrollo de tareas del robot de servicio. El código fuente del proyecto está disponible para la comunidad investigadora).