| Revista: | PÄDI boletín científico de ciencias básicas e ingenierías del ICBI |
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| Número de sistema: | 000578972 |
| ISSN: | 2007-6363 |
| Autores: | Mar-Castro, Enrique1 Aparicio-Lastiri, Luis Mario1 Pérez-Arista, Omar Vicente1 Núñez-Cruz, Rafael Stanley1 Antonio-Yañez, Elba Dolores1 |
| Instituciones: | 1Universidad Politécnica de Tulancingo, |
| Año: | 2024 |
| Volumen: | 12 |
| Número: | s/n |
| Paginación: | 28-33 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Resumen en inglés | The localization in mobile robotics is essential for carrying out autonomous tasks. For this reason, different algorithms have been developed to estimate the robot's pose, either relatively or absolutely. One of the best known is Wheel-based Odometry, which is easy to implement but the error tends to increase with respect to time producing an unreliable estimation. In contrast, absolute localization algorithms such as Generalized Geometric Triangulation (GGT) offer higher accuracy, although their implementation may require more advanced measurement systems, and pose estimation can be slow. This work compares these two algorithms and shows what happens with the pose estimation when used for period of time. The presented results were obtained in a real testing area equipped with a Turtlebot3 model burger robot. |
| Resumen en español | La localización en robótica móvil es fundamental para la realización de tareas autónomas. Por este motivo, se han desarrollado diferentes algoritmos para estimar la pose del robot, ya sea de forma relativa o absoluta. Una de las más conocidas es la odometría basada en ruedas, la cual es fácil de implementar pero con la desventaja de que el error en la estimación tiende a aumentar conforme pasa el tiempo produciendo un cálculo poco confiable. Por el contrario, los algoritmos de localización absoluta como la Triangulación Geométrica Generalizada (TGG) ofrecen una mayor precisión, aunque su implementación puede requerir sistemas de medición más avanzados y la estimación de la pose puede ser lenta. Este trabajo compara estos dos algoritmos y muestra lo que sucede con la estimación de pose después de un período de tiempo. Los resultados presentados se obtuvieron en una zona de pruebas real equipada con un robot Turtlebot3 modelo burger. |
| Palabras clave: | Pose, diferential robot,, odometry, generalize geometric triangulation, ArUco |
| Keyword: | Pose, robot diferencial, odometría, triangulación geométrica generalizada, ArUco |
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