Implementación del algoritmo de odometría LOAM con C++ en Linux

Pinargote Bravo, Víctor (2017). Implementación del algoritmo de odometría LOAM con C++ en Linux. Thesis (Master thesis), E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM).

Description

Title: Implementación del algoritmo de odometría LOAM con C++ en Linux
Author/s:
  • Pinargote Bravo, Víctor
Contributor/s:
  • Naranjo Hernández, José Eugenio
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ciencias y Tecnologías de la Computación
Date: July 2017
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La presente investigación tiene como objetivo implementar el método de Odometría usado en el algoritmo LOAM escrito por Ji Zhang y Sanjiv Singh, el mismo que fue implementado en ROS (Robot Operative System), el presente trabajo se centró en analizar LOAM y escribirlo en C++ sin usar ROS, se han utilizado liberáis como PCL (Point Cloud Library), Eigen 3.0 y se han implemetado ciertas librerías de ROS para ser usadas en C++ como ROS::tf. Para el análisis de LOAM se realizó un proceso de ingeniería inversa y revisión bibliográfica basándose en los papers publicados por los autores del algoritmo antes mencionado. Se analizaron también los métodos de Visual SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) con el objetivo de comparar y recomendar posibles mejoras y observaciones en el algoritmo estudiado e implementado. ABSTRACT The present research aims to implement the Odometry method used in the LOAM algorithm written by Ji Zhang and Sanjiv Singh, the same one that was implemented in ROS (Robot Operative System), the present work focused on analyzing LOAM and writing it in C++ without Using ROS, libraries such as PCL (Point Cloud Library), Eigen 3.0 have been used and certain ROS libraries have been implemented to be used in C++ as ROS:: tf. For the analysis of LOAM, a reverse engineering and bibliographic review process was performed based on the papers published by the authors of the algorithm mentioned above. The methods of Visual SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) were also analyzed in order to compare and recommend possible improvements and observations in the algorithm studied and implemented.

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Item ID: 48115
DC Identifier: http://oa.upm.es/48115/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:48115
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 16 Oct 2017 06:53
Last Modified: 16 Oct 2017 06:53
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