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Fran-FC/TFM_turtlebot4

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Turtlebot 4 y ROS2: análisis de algoritmos SLAM y de navegación

Documentación

Resultados

Algoritmos testeados

Tipo SLAM Algoritmo Version de ROS Funciona Activo Formato Pose
SLAM 2D Cartographer ROS2 Humble visualization_msgs/msg/MarkerArray
SLAM 2D HectorSLAM ROS2 Humble geometry_msgs/msg/PoseStamped
SLAM 2D slam_gmapping ROS2 Humble Obtener la posición de /tf
SLAM 2D slam_toolbox ROS2 Humble geometry_msgs/msg/PoseWithCovarianceStamped
SLAM 2D TinySLAM ROS Kinetic ----
VISUAL SLAM - monocular ORB-SLAM ROS Indigo ---
VISUAL SLAM - monocular, rgbd, stereo ORB-SLAM2 ROS2 ---
VISUAL SLAM - monocular, rgbd, stereo, stereo-inertial ORB-SLAM3 ROS2 Humble ---
VISUAL 2D SLAM RTAB-Map ROS2 Humble geometry_msgs/msg/PoseWithCovarianceStamped
VISUAL SLAM - monocular, stereo, stereo-inertial VINS-Fusion ROS2 Foxy geometry_msgs/msg/PoseStamped

SLAM 2D

comparacion_slam

Resumen

El siguiente trabajo de fin de máster tiene como objetivo la puesta en marcha de un Turtlebot 4 y el posterior análisis de diferentes algoritmos SLAM. El robot Turtlebot 4, de la empresa canadiense Clearpath Robotics, es una expansión del Create 3 de iRobot, una empresa estadounidense. Utilizará ROS 2 en su última distribución, Humble. Esta nueva versión de ROS, pese a tener un periodo muy corto de vida y no tener tantas librerías desarrolladas como ROS 1, supone un gran avance en muchos aspectos respecto a la primera versión. Utilizando estas últimas tecnologías se realizará un estudio de varios algoritmos de localización y mapeo simultáneos (SLAM) con la intención de ver cual es es más eficiente y adecuado para este robot. Para ello se obtendrá el modelo cinemático diferencial del Turtlebot y así obtener un mayor ajuste de los algoritmos. También se pretende tener un control más “fino”, controlando cada rueda por separado, en lugar de mandar comandos de velocidad linear o angular del robot. Con las mediciones realizadas se concluirán cuales son los algoritmos y la configuración más óptima para el Turtlebot 4. Se pondrán en práctica muchos conocimientos adquiridos en las asignaturas de Automatización y Robótica, así como conceptos y conocimientos de las asignaturas de Sistemas Inteligentes, Sistemas y Aplicaciones Distribuidas, Configuración y Optimización de Sistemas de Cómputo y finalmente Redes y Seguridad.

Referencias

About

TFM analisis algoritmos SLAM con Turtlebot4

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