UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA

Esta página muestra el trabajo realizado utilizando la amplitud de la señal  ultrasónica aplicada a localización y clasificación de obstáculos del entorno.

Se han realizado gran cantidad de ensayos sobre diferentes materiales, a diferentes distancias y orientaciones, y como resultado se ha obtenido un modelo de respuesta en amplitud de la señal de ultrasonidos. Este modelo permite predecir la respuesta de diferentes objetos del entorno, y aporta al estado del arte sobre la materia una importante novedad: la utilización de  un solo sensor de ultrasonidos, y la realización de solo una medida en el obstáculo para conseguir la clasifica en un 80% de los casos.

 

 

ARTÍCULOS PUBLICADOS

 
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Trabajo de doctorado.  “Algoritmos de construcción de mapas para la navegación de robots, basada en información procedente de Sensores de ultrasonidos”. (1997).  Milagros Martínez Díaz. Dirigido por Ginés Benet Gilabert, y J..E. Simó.  SensoresUltrasonidos.pdf
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Using the Amplitude of Ultrasonic Ehoes to Clasify Detected Objects in a Scene.  M. Martínez, G. Benet, F. Blanes, P. Pérez, J.E. Simó. 11th International Conference on Advenced Robotics. June 30- July3. 2003 (ICAR'2003). University of Coimbra. PORTUGAL.  P183.pdf.   presentation.ppt
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Wall/Corner Classification. A New Ultrasonic Amplitude-Based Approach.  M. Martínez, G. Benet, P. Pérez, J. E. Simó, M. Albero. 5th IFAC Symposium on Intelligent Autonomous Vehicles. July 5-7. 2004 (IIAV'04). Institute for Systems  and Robotics. Instituto Superior Técnico. Lisboa. PORTUGAL. IAV04.pdf. presentation.ppt
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Differentiating Between Walls and Corners Using the Amplitude of Ultrasonic Echoes.  G. Benet, M. Martínez, F. Blanes, P.Pére, J.E. Simó.  Robotics and Autonomous Systems. Vol 50/1. Pages 13-21. 2005.
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Contribuciones a la Construcción de Mapas para la Navegación de Robots, con Información Procedente de Sensores de Ultrasonidos.  Milagros Martínez Díaz. Tesis doctoral dirigida por Ginés Benet Gilabert. La_tesis.pdf  Resumen.pdf 

El modelo de amplitud desarrollado en la presente tesis obtiene muy buenos resultados en la clasificación de obstáculos, sin necesidad de utilizar de varios sensores, ni alta precisión en las medidas. El coste algorítmico es bajo, y en una sola medida es capaz de realizar la clasificación. El porcentaje de acierto es muy bueno, y comparable con otras técnicas existentes en la bibliografía, hasta distancias inferiores a 1,5 m.   Los porcentajes de acierto para el algoritmo basado en el modelo de respuesta en amplitud, superan el 80% de media para distancias inferiores a 1.5 m, y  para todas las distancias, es decir hasta 4 m, se mantiene el porcentaje de acierto en muros, y en esquinas se reduce al 60%. El resto de algoritmos presentados muestran un porcentaje medio de acierto en muros del 90% y en esquinas del 80%, para distancias de hasta 4 m.

 
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