Examinando por Autor "Garberoglio, Leonardo"
Mostrando 1 - 4 de 4
Resultados por página
Opciones de ordenación
Ponencia en Congreso Autonomous vehicles for outdoor multidomain mapping(2018-06) Garberoglio, Leonardo; Moreno, Patricio; Mas, Ignacio; Giribet, Juan I."In the last years, progress has been made attempting to replace a unique, complex and expensive vehicle equipped with several sensors such as LIDAR, RGB cameras, thermal sensor, etc. with a group of small vehicles, each of them carrying one sensor. There are several advantages of these segmented architectures, for instance this allows a reduction in the cost of the vehicles (several small vehicles can be less expensive than one big vehicle), the flexibility to choose for a mission only those vehicles with the appropriate sensors, the robustness of the system since it can acquire information even if one vehicle fails, among others. The advantage of segmented architectures is even more noticeable if the vehicles carrying those different sensors, have different characteristics or environments for operations, e.g. aerial, terrestrial or aquatic vehicles. In this work, we present the experimental results obtained with an ASV (Autonomous Surface Vehicle) and a UAV (Unmanned Aerial Vehicle) that cooperate to obtain a topographic survey of the terrain. The ASV is equipped with a LIDAR, meanwhile the UAV is equipped with a monocular RGB camera. The data acquired is post-processed in order to obtain a detailed map of the coastline of a creek and the surrounding area."Ponencia en Congreso Coordinated ASV-UAV control for marine collision-free navigation(2019-09) Garberoglio, Leonardo; Mas, Ignacio; Giribet, Juan I."There is an increasing interest in replacing a unique, complex, and expensive vehicle equipped with several sensors with a group of small vehicles, each of them carrying fewer sensors. There are several advantages in these segmented architectures, such as cost, flexibility, redundancy, and robustness, among others. The advantage of segmented architectures is even more noticeable if the vehicles carrying those sensors have different characteristics or environments of operation, e.g. aerial, terrestrial or marine vehicles. This work proposes a multi-robot system where an autonomous marine vehicle avoids obstacles relying on aerial images provided by an autonomous flying vehicle. Both robots navigate in a coordinated fashion increasing the detection area and allowing to adjust the obstacle detection horizon. In order to validate the control scheme two simulation scenarios are presented."Artículo de Publicación Periódica Diseño de un autopiloto para pequeños vehículos no tripulados(2019-06) Garberoglio, Leonardo; Pose, Claudio D.; Mas, Ignacio; Giribet, Juan I."En este trabajo se presenta el diseño de un autopiloto para pequeños vehículos autónomos. El trabajo está enfocado principalmente en la arquitectura del sistema, pero se presentan también algunos detalles del firmware desarrollado para el autopiloto. En particular, el firmware incluye el paquete rosserial, que permite una conexión simple con ROS (Robot Operating System), resultando beneficioso para diversas aplicaciones. El desarrollo se valida experimentalmente en un vehículo aéreo no tripulado (UAV1) del tipo multi-rotor y en un vehículo acuático de superficie (ASV2). Estos vehículos han sido desarrollados por nuestro grupo, y en este trabajo puede encontrarse información sobre estos proyectos, lo cual puede ser de utilidad para los interesados en el desarrollo de UAV o ASV."Ponencia en Congreso Navegación fluvial autónoma asistida por visión aérea(2019-11) Garberoglio, Leonardo; Moreno, Patricio; Mas, Ignacio; Giribet, Juan I."Este trabajo presenta una formación compuesta por un vehículo de superficie autónomo (ASV, por sus siglas en inglés) y un vehículo aéreo no tripulado (UAV, por sus siglas en inglés) con el objetivo de navegar, de forma autónoma, un cauce de agua. La coordinación entre ambos vehículos se logra mediante la técnica de control Cluster Space. El UAV brinda una visión aumentada del entorno por medio de una cámara RGB. Para el guiado del ASV se utiliza una técnica basada en campos potenciales artificiales que se generan de tiempo de ejecución utilizando la información provista por el UAV. La técnica propuesta se valida mediante simulaciones usando el entorno ROS-Gazebo."