obtención de barridos láser 3D nivelados conn el robot móvil Andábata en movimiento

Este artículo describe la adquisición de barridos tridimensionales (3D) nivelados en el robot móvil Andábata sin necesidad de detener su movimiento. Para ello, la computadora de Andábata debe integrar cada uno de los rangos láser, adquiridos con unos determinados ángulos de cabeceo y guiñada, con la información odométrica y las medidas de inclinación del vehículo para producir coordenadas Cartesianas niveladas referenciadas al inicio de cada barrido. Todo ello se ha realizado bajo el sistema operativo de robots ROS con la ayuda de paquetes estándard. El correcto funcionamiento de este esquema local de Localización y Modelado Simultáneos (SLAM) se ha comprobado experimentalmente sobre terreno inclinado.

Probability and Common-Sense: Tandem Towards Robust Robotic Object Recognition in Ambient Assisted Living

The suitable operation of mobile robots when providing Ambient Assisted Living (AAL) services calls for robust object recognition capabilities. Probabilistic Graphical Models (PGMs) have become the de-facto choice in recognition systems aiming to e ciently exploit contextual relations among objects, also dealing with the uncertainty inherent to the robot workspace. However, these models can perform in an inco herent way when operating in a long-term fashion out of the laboratory, e.g. while recognizing objects in peculiar con gurations or belonging to new types. In this work we propose a recognition system that resorts to PGMs and common-sense knowledge, represented in the form of an ontology, to detect those inconsistencies and learn from them. The utilization of the ontology carries additional advantages, e.g. the possibility to verbalize the robot's knowledge. A primary demonstration of the system capabilities has been carried out with very promising results.