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ALGORITMO ODOMÉTRICO LOAM INNOVADO DESDE C++ SIN ROBOT OPERATIVE SYSTEM

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La odometría desempeña un papel crucial en la estimación de la posición relativa de un robot móvil, lo que motiva este artículo a implementar el método utilizado en el algoritmo LOAM, desarrollado dentro del marco de ROS (Robot Operating System). El enfoque de este trabajo se centra en el análisis del algoritmo LOAM y su posterior implementación en C++ sin la dependencia de ROS, empleando bibliotecas como PCL (Point Cloud Library), Eigen 3.0, y algunas funcionalidades adaptadas para su uso en C++, como ROS::tf. Para llevar a cabo el análisis del algoritmo LOAM, se aplicó un proceso de ingeniería inversa y se revisó la literatura existente, basándose en los artículos publicados por los autores del algoritmo mencionado anteriormente. Asimismo, se examinaron los métodos de Visual SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) con el fin de compararlos y proponer posibles mejoras y observaciones en el algoritmo estudiado y posteriormente implementado. Se demostró que el algoritmo LOAM presenta una mayor eficiencia en tramos rectos en comparación con las curvas, debido a la ausencia de un sensor de medida inercial que sea capaz de compensar la rotación del láser en las curvas. Por lo tanto, se recomienda realizar un análisis segmentado en escenarios con diversos tipos de recorridos para mejorar los resultados y reducir el error total del experimento.
Title: ALGORITMO ODOMÉTRICO LOAM INNOVADO DESDE C++ SIN ROBOT OPERATIVE SYSTEM
Description:
La odometría desempeña un papel crucial en la estimación de la posición relativa de un robot móvil, lo que motiva este artículo a implementar el método utilizado en el algoritmo LOAM, desarrollado dentro del marco de ROS (Robot Operating System).
El enfoque de este trabajo se centra en el análisis del algoritmo LOAM y su posterior implementación en C++ sin la dependencia de ROS, empleando bibliotecas como PCL (Point Cloud Library), Eigen 3.
0, y algunas funcionalidades adaptadas para su uso en C++, como ROS::tf.
Para llevar a cabo el análisis del algoritmo LOAM, se aplicó un proceso de ingeniería inversa y se revisó la literatura existente, basándose en los artículos publicados por los autores del algoritmo mencionado anteriormente.
Asimismo, se examinaron los métodos de Visual SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) con el fin de compararlos y proponer posibles mejoras y observaciones en el algoritmo estudiado y posteriormente implementado.
Se demostró que el algoritmo LOAM presenta una mayor eficiencia en tramos rectos en comparación con las curvas, debido a la ausencia de un sensor de medida inercial que sea capaz de compensar la rotación del láser en las curvas.
Por lo tanto, se recomienda realizar un análisis segmentado en escenarios con diversos tipos de recorridos para mejorar los resultados y reducir el error total del experimento.

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