3D sensors implementation for mobile robots and autonomous vehicles navigation
Main Article Content
Abstract
Autonomous vehicles navigation, as well as mapping areas have endless commercial and
industrial applications. This article explains the development of an application that allows a
mobile robot to navigate autonomously, avoiding obstacles, until it reaches a specific coordinate
point defined by the user, using low cost 3D sensors. For the design and implementation of this
application, it is necessary to keep in mind that navigation and obstacle detection are based on
the use of 3D sensors. For this purpose, the Kinect was selected. The simulation and testing of
the project was done in a special simulation environment for robotic applications, called V-REP.
The navigation algorithm for obstacle avoidance was implemented through the potential fields
theory. Other sensors, as GPS and IMU, were used to determine the robot’s spatial position and
orientation, with the objective of defining a trajectory to the goal coordinate point, thus doing a
more efficient navigation. Finally, real data from the physical sensors was used to corroborate
the functioning of the application, with the purpose of comparing it with the previously obtained
results from the simulated part.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Los autores conservan los derechos de autor y ceden a la revista el derecho de la primera publicación y pueda editarlo, reproducirlo, distribuirlo, exhibirlo y comunicarlo en el país y en el extranjero mediante medios impresos y electrónicos. Asimismo, asumen el compromiso sobre cualquier litigio o reclamación relacionada con derechos de propiedad intelectual, exonerando de responsabilidad a la Editorial Tecnológica de Costa Rica. Además, se establece que los autores pueden realizar otros acuerdos contractuales independientes y adicionales para la distribución no exclusiva de la versión del artículo publicado en esta revista (p. ej., incluirlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro) siempre que indiquen claramente que el trabajo se publicó por primera vez en esta revista.
References
H. Espitia y J. Sofrony, «Sistema de Información Científica Redalyc,» 2012. [En línea]. Consultado en: http://
www.redalyc.org/articulo.oa?id=91126903005. [Último acceso: 03 Octubre 2015].
Sociedade Brasilera de Computação, Anais da 34a Jornada de Actualização em Informática JAI 2015, Recife:
Sociedade Brasilera de Computação, 2015, pp. 275-290.
Grupo de Investigación en Robótica Autónoma, «GIRA,» 15 julio 2015. [En línea]. Consultado en: http://tecnodacta.com.ar/gira/2015/07/conociendo-coordenadas-reales-con-kinect/. [Último acceso: 06 octubre 2015].
A. Bañó, «Análisis y diseño del control de posición de un robot móvil con tracción diferencial,» junio 2003.
[En línea]. Consultado en: http://deeea.urv.cat/public/PROPOSTES/pub/pdf/333pub.pdf. [Último acceso: 16
noviembre 2015].
T. Puls, M. Kemper y R. Küke, «GPS-based position control and waypoint navigation system for quadrocopters,» 2009. [En línea]. Consultado en: https://ieeexplore.ieee.org/document/5354646/authors#authors.
M. Goodrich, «Potential Fields Tutorial,» 12 Mayo 2008. [En línea]. Consultado en: http://phoenix.goucher.
edu/~jillz/cs325_robotics/goodrich_potential_fields.pdf.