Browsing by Author "Paz , Claudio"

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    Dockerización de ROS para despliegue ágil de algortimos de exploración.
    (Universidad Tecnológica Nacional Regional Córdoba., 2023) Nievas, Martín; Paz , Claudio; Aragúas, Roberto Gastón; Paz , Claudia
    En este trabajo se presenta la utilización de contenedores para realizar pruebas con diferente algoritmos de exploración. Los mismos fueron implementados en el sistema operativo para robots ROS, y evaluados mediante el simulador Gazebo dentro del mismo contenedor. Se diseñaron simulaciones para utilizar dos algoritmos de SLAM y el algoritmo de exploración de fronteras más cercanas. También se analizan las ventajas de utilizar contenedores a la hora de realizar las pruebas. El presente trabajo fue desarrollado en ROS Kinetic Kame y simulado en Gazebo 7, los cuales se ejecutan mediante un contenedor de Docker. Se presentan los resultados obtenidos, como también un repositorio en el cual puede encontrarse el archivo Dockerfile y los algoritmos utilizados en las pruebas.
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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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    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
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    Validation of an IMU-camera fusion algorithm using an industrial robot.
    (Tecnología y Ciencia., 2020) 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
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    Visual homography-based pose estimation of a quadrotor using spectral features
    (IEEE, 2016) Araguás , Gastón; Paz , Claudio; Pérez Paina , Gonzalo; Canali, Luis
    Pose estimation of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) using cameras is currently a very active task in computer and robotic vision. This is mainly because of the use of robots in GPS-denied environments. However, the use of visual information for ego-motion estimation presents several difficulties, such as features search, data association, inhomogeneous features dis tribution in the image. This work addresses these issues by the use of the so-called spectral features, and a down-looking monocular camera rigidly attached to a quadrotor. We propose a visual position and orientation estimation algorithm based on the discrete homography constraint induced by the presence of planar scenes. This homography constraint results more appropriate than the well-known epipolar constraint, which vanishes for a zero translation and loses rank in the case of planar scenes. The pose estimation algorithm is tested in a simulated dataset and compared with the corresponding ground truth.