Self-localization of mobile robot based on monocular and extended kalman filter

Research of Autonomous Navigation Strategy for an Outdoor Mobile Robot

“…Extended Kalman filter method is used to integrate the data of encoder disk and electronic compass [16,17]. According to the robot's kinematic model, the system state equation is:…”

Localización de robots móviles de recursos limitados basada en fusión sensorial por eventos

“…En caso de que la postura inicial del robot sea desconocida, pero éste disponga de un sensor (barrido láser [10], sonar [93], infrarrojos [129] o cámara omnidireccional [47]) que pueda determinar la posición relativa del robot a puntos de referencia (Landmarks), no preestablecidos, que observa y extrae del entorno, entonces el robot podrá construir un mapa del entorno y obtener su postura absoluta en este mapa de forma simultánea utilizando la fusión de la información proveniente de los sensores de movimiento y los sensores del entorno. Este procedimiento se conoce como localización y mapeo simultáneo (SLAM) [50,10,53,32,11,12,129,34,33]. Si el robot dispone previamente de un mapa del entorno, el mismo tipo de sensor puede utilizarse para determinar la postura del robot en el mapa, al comparar las características observadas en el entorno con la información almacenada en memoria.…”

“…En estos casos, la práctica común, según los ejemplos que se expondrán en la sección de antecedentes, es la implementación de los métodos en un ordenador externo ya sea mediante simulación únicamente ( [118], [40], [34], [145], etc.) o bien como un centro de control externo al robot ( [15], [76], [37], [92], [170], etc.)…”