Browsing by Author "Nievas , Martín"

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    HexSaR-sim: Simulación de un robot hexápodo para tareas de busqueda y rescate
    (Universidad Tecnológica Nacional Regional Córdoba., 2022) Nievas , Martín; Arese , Agustín; Deangelli, Gino; Souto, Juan Manuel; Balbo, Ignacio Oscar; Pesce, Agustín; Paz , Claudio
    Aplicaciones de robótica móvil como la minerıa o la búsqueda y rescate requieren que el robot pueda desplazarse por ´ pendientes, obstáculos y diferentes tipos de terrenos. Plataformas ´ robóticas bio-inspiradas que cuentan con patas como medio de locomoción resultan atractivas para atravesar estos ambientes. En este trabajo se presentan los resultados de simulación obtenidos para adaptar el controlador OpenSHC a un robot hexápodo de arquitectura abierta denominado HexSar. Se presentan los requisitos mecánicos y de software necesarios para utilizar el controlador en ROS. La tecnología de contenedores es utilizada para facilitar el desarrollo y la reproducción de los resultados obtenidos. El contenedor Docker utilizado puede ser accedido mediante el repositorio presentado en el trabajo. Keywords—hexapodo, simulación, Docker, búsqueda y rescate
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    Mejorando la exploraación de mapas topológicos mediante tabla de Hash.
    (Universidad Tecnológica Nacional Regional Córdoba., 2017) Nievas , Martín; Paz , Claudio; Aragúas , Roberto Gastón
    En robótica, la generación de un mapa es un elemento muy importante en la exploración. En la actualidad existen dos formas de representación de mapas ampliamente difundidas, mapas métricos y topológicos. En este trabajo se propone mejorar el tiempo de búsqueda y almacenamiento de los nodos de un mapa topológico, mediante una tabla de Hash. El algoritmo se enfoca en el almacenamiento del mapa y la búsqueda de los nodos ya visitados. Para la evaluación, se muestran los resultados obtenidos comparando la implementación con la tabla y sin la misma.
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    Paralelización del submuestreo de nube de puntos para plataformas con memoria unificada
    (IEEE, 2020) Nievas , Martín; Paz, Claudio; Araguás , Roberto Gastón
    La exploración de ambientes desconocidos mediante robots es una tarea que integra distintas aéreas como localización por un lado y mapeo y planificación por otro. En lo que respecta al mapeo, existen diversos métodos para representar los ambientes por los que puede transitar un robot, en dos y tres dimensiones. Se pueden mencionar grilla de ocupación probabilística, Octomap y STVL entre los más importantes los últimos anos. En la actualidad, las cámaras RGB-D son ampliamente utilizadas para generar una representación detallada del ambiente. La misma presenta un gran volumen, el cual debe ser reducido para poder utilizarse en plataformas de recursos limitados de cómputo. En este trabajo se presenta una implementación del método de diezmado de la nube de puntos capaz de ser ejecutado en una placa con memoria unificada. El mismo consiste en reducir la nube de puntos de manera iterativa utilizando una subdivisión ordenada del espacio. Se obtuvieron resultados para distintos tamaños de grillas, plataformas y escenarios tanto reales como simulados. Los resultados indican que en sistemas embebidos es conveniente contar con arquitecturas que compartan memoria entre CPU y GPU para optimizar los procesos de paso de bloques de datos
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    Validation of an IMU-camera fusion algorithm using an industrial robot.
    (Jornadas Argentinas de Robótica, 2017) Pérez Paina , Gonzalo; Paz , Claudio; Pucheta, Martín Alejo; Bianchini, Bruno; Martínez , Fernando; Nievas , Martín
    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. Index Terms—sensor fusion, inertial measurement unit, monoc ular camera, industrial robot, error-state Kalman f