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The integration of down-looking camera with an in-ertial measurement unit (IMU) sensor makes possible to provide a lightweight and low-cost pose estimation system for unmanned aerial vehicles (UAVs) and micro-UAVs (MAVs). Recently, the authors developed an algorithm for IMU and exteroceptive sensor fusion filter for position and orientation estimation. The aim of the estimation is to be used in the outer control loop of an UAV for position control. This work presents an experimental set up to test that algorithm using an industrial robot to produce accurate planar trajectories as a safe alternative to testing the algorithm on real UAVs. The results of the IMU-camera fusion estimation for linear positions and linear velocities show an error admissible to be integrated on real UAVs.

La habilidad de un robot para generar un mapa del ambiente que lo rodea y localizarse en el mismo es un problema ampliamente explorado en la comunidad robótica. En este trabajo se plantea un algoritmo de SLAM orientado a plataformas con GPU embebida, capaz de generar un mapa 2D del ambiente utilizando mediciones de odometría y LIDAR 2D. Para determinar las correspondencias entre las mediciones laser se utiliza un algoritmo ICP implementado en CUDA, el cual utiliza la GPU embebida presente en el robot. Se presentan resultados y comparaciones experimentales.

En robótica, la generación de un mapa es un elemento muy importante en la exploración, ya que le permite al robot desplazarse a través del entorno sin colisionar con los obstáculos. En este trabajo se presenta una introducción al concepto de exploración y los mapas comúnmente utilizados. Se exponen algunas de las dificultades encontradas en el ambiente de la robótica para la implementación de algoritmos de exploración en simuladores, y como pueden ser solucionadas mediante la utilización de contenedores Docker. Finalmente se presenta parte del trabajo actualme nte en desarrollo, destinado a mejorar el tiempo de búsqueda y almacenamiento de los nodos de un mapa topológico, mediante una tabla de Hash.

El proceso de exploración de un ambiente no estructurado presenta numerosas dificultades a la hora de implementar soluciones en plataformas con capacidades de procesamiento limitado. En el presente trabajo se mencionan las técnicas de exploración comúnmente utilizadas y consideraciones para su implementación en sistemas de hardware limitado. Se analizan problemas encontrados con mapas topológicos, en particular aquellos en forma de árbol durante la exploración. También se exponen resultados obtenidos con la plataforma Jetson Nano para procesar una nube de puntos generada mediante la cámara Intel Realsense D435. Se explican detalles a tener en cuenta con la velocidad de memoria de la misma.