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http://localhost:8080/xmlui/handle/20.500.12421/787
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DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Alezones Campos, Zuleika | - |
dc.date.accessioned | 2019-08-20T19:48:55Z | - |
dc.date.available | 2019-08-20T19:48:55Z | - |
dc.date.issued | 2016-02-05 | - |
dc.identifier.issn | 1692-0899 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.usc.edu.co/handle/20.500.12421/787 | - |
dc.description.abstract | Una de las metodologías que presenta excelentes resultados, a bajo costo, en el tratamiento de la información es el filtro de Kalman, el cual, haciendo uso de la recursividad, predice y corrige los estados en una señal que contiene errores o información no esperada. En el caso del robot móvil, la señal es la información que se captura del ambiente, y la predicción que se requiere hace referencia a la trayectoria correcta que se le asigna al dispositivo robótico. Debido a la efectividad del filtro de Kalman en diversas áreas, es sustancial su estudio aplicado a la predicción del movimiento. El proyecto de investigación en el que se origina este artículo busca analizar el filtro de Kalman aplicado al control de la navegación de un robot móvil prototipo, desde tres fases principales: la identificación de los requerimientos, la construcción del producto centrada en la optimización y creación del ejecutable y, por último, verificación. | es |
dc.language.iso | es | es |
dc.publisher | Universidad Santiago de cali | es |
dc.subject | Filtro de Kalman | es |
dc.subject | Robot móvil | es |
dc.subject | Tracción diferencial | es |
dc.subject | Control de navegación | es |
dc.title | Introducción al filtro de Kalman en robótica móvil | es |
dc.type | Article | es |
Appears in Collections: | Ingenium |
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