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Robótica2026
FastSLAM & Autonomous Navigation
Un TurtleBot que mapea una sala, se localiza en ella y se conduce solo hasta un objetivo.
Resumen
Un stack completo de autonomía en ROS 2 Humble para un TurtleBot, llevado de la simulación al robot real. Construye un mapa con FastSLAM basado en grillas (un filtro de partículas Rao-Blackwellizado que lleva una grilla de ocupación por partícula), se localiza con Monte Carlo Localization y navega con planificación A* y control pure-pursuit, cerrando con una misión de percepción de conos rojos sobre el TurtleBot4 físico. La matemática libre de ROS (geometría, likelihood field, odometría) está aislada en una biblioteca compartida para que el núcleo se pueda testear sin arrancar ROS.
Destacados
- FastSLAM basado en grillas (RBPF) con una grilla de ocupación por partícula, desde evasión reactiva de obstáculos hasta mapeo completo.
- Navegación autónoma: localización MCL más planificación A* más seguimiento pure-pursuit.
- Sim-to-real: detección de conos rojos y misión ejecutada en el TurtleBot4 real, con una biblioteca de matemática compartida y testeable.