ESTIMACIÓN, LOCALIZACIÓN Y SIMULACIÓN

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Estimación, localización y simulación

Nuestros vehículos no tripulados están dotados de una sólida capacidad propioceptiva que les proporciona información relativa a su estado interno y su relación con los elementos del escenario de operaciones: Estimación, Localización, cinemática y obstáculos.

Los datos crudos proporcionados por la sensórica del vehículo son procesados mediante técnicas de fusión de información y de estimación, que explotan sus sinergias y complementariedades para lograr un mejor aprovechamiento de la información. Estas técnicas permiten combinar modelos detallados del comportamiento y la física del vehículo no tripulado con la información sensorial, para lograr una estimación precisa, estable y robusta de su estado.

Utilizamos una amplia variedad de técnicas de filtrado bayesiano, desde formulaciones simples como filtros Complementarios y de Kalman, hasta técnicas de punto-sigma (como el Unscented Kalman Filter) y métodos Monte Carlo como el filtro de partículas.

Nuestros sensores son sujetos a análisis de datos y estadísticos para caracterizar sus modelos de error (desviaciones sistemáticas, precisión, varianza de Allan), y determinar procedimientos y parámetros de calibración. Los resultados son utilizados en estrategias adaptativas de fusión como:

  • Selección inteligente de sensores
  • Calibración automática online para eliminar errores sistemáticos
  • Modelos dinámicos de incertidumbre que reflejen la fiabilidad de la información en cada instante y detecten datos anómalos (outliers)

Para lograr este fin aplicamos una amplia variedad de técnicas, incluyendo algoritmos de optimización, aprendizaje automático, razonamiento automático sobre reglas contextuales y análisis estadístico.

Estimación, Localización y navegación

Los problemas de localización y navegación son dos piezas fundamentales en el desarrollo de vehículos autónomos. Los sensores disponibles (inerciales, GPS, mapas del entorno, ultrasonidos) proporcionan información que puede ser parcial, imprecisa, sujeta a interpretación o incluso errónea. Nuestro software de fusión de información combina toda la información disponible, para detectar estos problemas y estimar de manera precisa la posición y orientación del vehículo en todo momento, tanto en interiores como en exteriores.
Desarrollamos técnicas híbridas que combinan sensores como odometría o inerciales, con navegación basada en características y mapas (feature-based navigation, map matching).

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Simulación

Con el fin de validar el diseño y los algoritmos de nuestros sistemas en diversos escenarios empleamos simulación Software-in-the-loop (SIL) y Hardware-in-the-loop (HIL). Modelamos nuestros vehículos autónomos para representar sus subsistemas de locomoción, percepción y control con el fin de evaluar su desempeño en entornos interiores/exteriores dinámicos complejos.

Utilizamos diferentes tipos de simuladores según la fase de desarrollo en la que se encuentre el sistema, el tipo de vehículo autónomo, el alcance de la evaluación.

Las incertidumbres de los efectos de las acciones de nuestros sistemas y las percepciones de los entornos, son gestionadas por los motores de física de cada simulador y por la incertidumbre añadida a los datos, acorde a diferentes distribuciones de probabilidad obtenidas de forma experimental.

Las simulaciones que realizamos son adecuadas a cada sistema, pero en general involucran las siguientes tareas:

  • Desarrollo de modelos dinámicos de nuestros vehículos
  • Modelado de diversos sensores (telémetros láser, cámaras 2D/3D, sensores de contacto, sensores de fuerza-par, sensores de proximidad, sensores de velocidad, entre otros)
  • Desarrollo de modelos 3D, con renderizado realístico de entornos. (Para el caso de simuladores 3D)
  • Integración de módulos externos de Hardware. (Para el caso de HIL)
  • Ejecución de simulación en tiempo real y monitorización del comportamiento del sistema

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