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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Gastón Castro
DESCRIPTION:Título: Mejoras de escalabilidad y consistencia en sistemas SLAM con aplicaciones en exploración activa multi-robot.\nDirector: Pablo De Cristóforis.\nLugar de trabajo: Laboratorio de Robótica y Sistemas Embebidos\, Instituto de Ciencias de la Computación (FCEyN\, UBA – CONICET).\nJurados:\n– Prof. Juan Ignacio Giribet (Departamento de Electrónica\, Facultad de Ingeniería\, Universidad de Buenos Aires)\n– Prof. José Ángel Castellanos (Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas\, Universidad de Zaragoza)\n– Prof. Gerardo Gabriel Acosta (Departamento de Electromecánica\, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires) \nLa defensa tendrá lugar con modalidad virtual. \nEl link a la transmisión por YouTube en vivo es: https://youtu.be/2tM4FmIpCZc\n\nResumen: \nEn un mundo en el que a los robots se les asignan periódicamente tareas cada vez más cruciales\, es esencial proporcionar capacidades de mapeo y localización eficientes\, sólidas y precisas. Una plataforma robótica móvil que opera en un entorno desconocido o impredecible requiere localizarse adecuadamente y\, simultáneamente\, construir una representación útil del entorno\, con el fin de emitir respuestas lo suficientemente robustas para la toma de decisiones que no comprometan la seguridad o recursos. Este problema se conoce como localización y mapeo simultáneo (Simultaneous Localization and Mapping\, SLAM)\, y es un requisito previo fundamental para lograr la navegación autónoma\, y representa uno de los principales temas de investigación en la comunidad de robótica. \nEn la presente tesis de investigación se presenta una versión extendida y mejorada del exitoso sistema de SLAM visual llamado S-PTAM (Stereo Parallel Tracking and Mapping)\, especialmente diseñado para hardware embebido con recursos computacionales limitados. Se introduce una política de segmentación de mapas que mejora la concurrencia de los módulos y permite trabajar de manera eficiente en áreas no conflictivas. Los algoritmos propuestos permiten seleccionar de manera eficiente partes relevantes del mapa a nivel local y ejecutar varias operaciones críticas con complejidad computacional que no dependa del tamaño total del mapa\, otorgando así\, una mayor escalabilidad al sistema SLAM. Para una experimentación realista y repetible\, el sistema resultante se evalúa sobre el dataset EuRoC MAV disponible públicamente\, empleando un dispositivo de cómputo embebido de bajos recursos. \nSe propone\, además\, un novedoso enfoque de SLAM con capacidades de estimación de la incertidumbre. La solución permite reducir la cantidad de variables de estado consideradas durante el proceso de estimación\, manteniendo una consistencia aproximada tanto en los valores estimados como en las incertidumbres con respecto a la formulación probabilística. Se proporciona una metodología para construir un prior en tiempo acotado\, independientemente del área seleccionada. Este prior servirá para contextualizar una optimización local\, dando como resultado estimaciones consistentes en términos de incertidumbre. \nPor último\, la tesis presenta una aplicación de exploración y planificación de trayectorias multi-robot utilizando métodos de SLAM capaces de mantener estimaciones consistentes de incertidumbre. De esta forma\, se muestran los beneficios existentes de los enfoques SLAM desarrollados\, logrando emplearlos para tareas de navegación autónoma eficientes.
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