Configuración generalizada de transformaciones para expresar varias modalidades de sensores, como vectores para el campo magnético o la velocidad y las transformaciones para mediciones y calibraciones de sensores de 3 y 6-DOF. Este trabajo tiene como objetivo procesar una señal de sensor de cajas grises junto con un estado de sistema confiable para identificar un modelo de sensor correspondiente y sus propiedades. Crédito: IEEE Transactions on Robotics (2025). Doi: 10.1109/tro.2025.3588445
Los sistemas robóticos modernos, en drones o vehículos autónomos, por ejemplo, usan una variedad de sensores, que van desde cámaras y acelerómetros hasta módulos GPS. Hasta la fecha, su integración correcta ha requerido conocimiento experto y calibración que consume mucho tiempo.
Christian Brommer, Alessandro Fornasier, Jan Steinbrener y Stephan Weiss, todos los miembros del Grupo de Investigación de Sistemas de Redes en Redes en el momento en que se realizó su investigación, han desarrollado un nuevo método de integración y publicado En transacciones IEEE en robótica. Permite a los robots identificar automáticamente un sensor recién agregado por tipo, estimar su posición y orientación, e integrarlo correctamente en el sistema de navegación existente.
Según Brommer, ya no es necesario saber qué sensor se está utilizando. Ya sea GPS, magnetómetro/brújula o velocímetro, los datos simplemente se pueden pasar al algoritmo y el modelo de sensor se reconoce automáticamente.
Sin embargo, los investigadores aún necesitan algún movimiento para el reconocimiento. “Esto se puede manejar, por ejemplo, sosteniendo el dispositivo en su mano en un laboratorio o, como demostramos en el papel, durante el vuelo con un quadcopter o mientras conduce un automóvil”, dice Brommer.
La necesidad de este método es innegable: GitHub, una plataforma para proyectos de código abierto, ha registrado más de 14,000 solicitudes de desarrolladores que utilizan las palabras clave “Integración del modelo de sensor”.
“Nuestro trabajo tiene como objetivo facilitar la integración de los sensores en soluciones de localización, como filtros, más rápido, más rápido y más robusto”, dice Brommer.
Más información: Christian Brommer et al, identificación del modelo de sensor a través de la selección simultánea del modelo y la determinación de la variable de estado, IEEE Transactions on Robotics (2025). Dos: 10.1109/tro.2025.3588445. En arxiv: Doi: 10.48550/arxiv.2506.11263
Proporcionado por la Universidad de Klagenfurt
Cita: los robots obtienen una nueva función: el algoritmo reconoce automáticamente los sensores y su modelado matemático (2025, 12 de agosto) Recuperado el 12 de agosto de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-08-Robots-gan-funce-algorithm-automatic.html
Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con el propósito de estudio o investigación privada, no se puede reproducir ninguna parte sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona solo para fines de información.
