Localización y mapeo simultáneo (SLAM) para entornos dinámicos

Abstract

El presente trabajo aborda el desafío de la localización y el mapeo simultáneo (Simultaneous Localization and Mapping - SLAM) en entornos dinámicos, mediante el diseño e implementación de un algoritmo funcional que integra múltiples técnicas de percepción y navegación. Se desarrolló una arquitectura SLAM dinámica que combina algoritmos preexistentes como RTAB-Map (para SLAM visual con cámara de profundidad y LiDAR), explore_lite (para exploración autónoma basada en detección de fronteras) y AMCL (para localización probabilística sobre un mapa previamente generado). Esta solución fue implementada en la plataforma TurtleBot2 equipada con una Jetson Nano, un sensor LiDAR y una cámara Kinect v1, utilizando el entorno operativo ROS. El sistema fue ajustado cuidadosamente para funcionar en tiempo real bajo limitaciones computacionales, asegurando eficiencia y precisión tanto en entornos simples como en escenarios dinámicos con obstáculos móviles. Se realizaron pruebas experimentales en tres entornos reales, evaluando la precisión del mapeo, la estabilidad de la localización y la capacidad del robot para evadir nuevos obstáculos. Los resultados obtenidos demuestran que la integración de estos módulos permitió el desarrollo de un algoritmo SLAM eficiente, capaz de adaptarse a variaciones en el entorno sin necesidad de reconstruir el mapa desde cero. Esta propuesta representa una contribución significativa al avance de la robótica móvil en Ecuador, al demostrar que es posible construir soluciones de navegación autónoma accesibles, robustas y replicables en contextos académicos e industriales.