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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.creatorALFREDO TORIZ PALACIOSes_MX
dc.date.accessioned2020-07-20T20:38:05Z-
dc.date.available2020-07-20T20:38:05Z-
dc.date.issued2012-03-01-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/2182-
dc.description.abstractEste artículo describe una metodología de planificación, localización y mapeo simultáneos enfocada en el problema de localización global, el robot explora el ambiente eficientemente y también considera los requisitos de un algoritmo de localización y mapeo simultáneos. El método está basado en la generación aleatoria incremental de una estructura de datos llamada árbol aleatorio basado en sensores, la cual representa un mapa de caminos del área explorada con su región segura asociada. Un procedimiento de localización continuo basado en características B-splines de la región segura se integró en el esquema.es_MX
dc.language.isoenges_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.relationhttps://doi.org/10.15174/au.2012.349-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.sourceActa Universitaria: Multidisciplinary Scientific Journal. Vol. 22, No. NE-1 ENC (2012)es_MX
dc.titleA novel approach for the global localization problemen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.creator.idinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/173897es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.keywordsKidnappingen
dc.subject.keywordsSLAM (Simultaneous Localization and Mapping)en
dc.subject.keywordsRandomized algorithmsen
dc.subject.keywordsSecuestroes_MX
dc.subject.keywordsSLAM (Localización y Mapeo Simultáneos)es_MX
dc.subject.keywordsAlgoritmos aleatorizadoses_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.creator.twoABRAHAM SANCHEZ LOPEZes_MX
dc.creator.threeMARIA AUXILIO ALEJANDRA DEL SC OSORIO LAMAes_MX
dc.creator.idtwoinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/121310es_MX
dc.creator.idthreeinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/15198es_MX
dc.description.abstractEnglishThis paper describes a simultaneous planning localization and mapping (SPLAM) methodology focussed on the global localization problem, where the robot explores the environment efficiently and also considers the requisites of the simultaneous localization and mapping algorithm. The method is based on the randomized incremental generation of a data structure called Sensorbased Random Tree, which represents a roadmap of the explored area with an associated safe region. A continuous localization procedure based on B-Splines features of the safe region is integrated in the scheme.en
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