| Sumario: | El problema de Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM, por sus siglas en inglés) cuestiona si es posible que un robot esté en movimiento, en una ubicación y ambiente desconocido y a su vez, sea capaz de construir el mapa del lugar y ubicarse en él. El SLAM plantea la solución a dicho problema, pues es sumamente importante para la robótica móvil. Con el tiempo se han generado diferentes soluciones de algoritmos SLAM pero cada uno presenta modificaciones y optimizaciones en diferentes aspectos. El presente proyecto busca contribuir a la comparación de las numerosas implementaciones de algoritmos SLAM, utilizando nodos en Robot Operating System (ROS, por sus siglas en inglés) en su versión de Melodic. Los algoritmos incluidos en el estudio son Cartographer, Gmapping, HECTOR-SLAM, KARTO-SLAM y RTAB-Map, los cuales se simularon a través del robot Turtle- Bot 3. Estos, se compararon con base en cuatro métricas: error de posición, consumo de CPU, consumo de memoria y la exactitud del mapa. Los resultados arrojaron que RTAB-Map presenta el mejor rendimiento en términos de errores de posición y mapa; mientras que, HECTOR-SLAM brinda un mejor rendimiento en cuanto consumo de CPU y memoria. En tanto, KARTO-SLAM provee un balance entre las cuatro métricas.
|
|---|