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El vídeo muestra la elaboración del mapa 3D del garaje del edificio de la Ciudad Politécnica de la Innovación (Universitat Politècnica de València). La adquisición se ha llevado a cabo con un escáner 3D (FARO Focus^3D) que permite el modelado 3D de escenas a gran escala. El vídeo muestra distintas tomas reales y la nube de puntos 3D obtenida.

A partir del mapa 3D se han obtenido un mapa 2D para la localización y la navegación automática de vehículos y robots móviles

This video shows the obtained results with the GEMA2 localization method. The test has different scenarios: moving people, furniture and flat outliers. The robustness of the localization algorithm has been demostrated based on the pose estimation of the mobile robot. 

This video presents the experimental results obtained with a new method of multirobot cooperative event based localization scheme that improves the bandwidth usage in a heterogeneous group of mobile robots. This method relies on an agent based framework that defines the communications between robots and in an event based Extended Kalman Filter that performs the sensor fusion from local, global and relative sources.

Este vídeo presenta el trabajo desarrollado de una plataforma robótica basada en materiales de bajo coste. Desde el punto de vista hardware, la plataforma consiste en un vehículo móvil capaz de manipular objetos mediante un brazo articulado. Para controlar el funcionamiento de ésta se ha dispuesto de una tarjeta Arduino a la que se ha añadido un dispositivo de comunicación vía Bluetooth y se ha desarrollado una aplicación para su control y manejo basada en el sistema operativo Android.

Desde el punto de vista de la robótica móvil, la visión artificial juega un papel muy importante para obtener información global del entorno imprescindible para, por ejemplo, la generación automática de trayectorias o la evitación de obstáculos. Mediante técnicas de flujo óptico de visión artificial se puede obtener la estimación de movimientos del observador y de objetos, la estructura de éstos, el entorno, etc.

Este vídeo presenta los resultados obtenidos con la localización de robots mediante análisis geométrico del mapa. El robot de ruedas onmidireccionales (Robotino, FESTO) está equipado con un sensor láser (Hokuyo URG-04LX-UG01) mediante el cual se obtiene la información del entorno. A partir de las medidas del láser se calculan las líneas rectas correspondientes a las paredes que está viendo el robot, y a partir de dichas líneas, las esquinas.

El vídeo muestra el trabajo que se ha desarrollado para la evitación automática de colisiones con robots móviles. Es una plataforma de sistemas multiagente desarrollada en JADE y JAVA que permite la tanto la simulación como la ejecución con robots móviles reales.

El vídeo muestra el trabajo realizado con la localización y la generación de mapas para la navegación de vehículos ligeros y robots móviles. Para este trabajo se utiliza el sensor 3D Kinect. Como plataforma robótica se utiliza un robot móvil basado en Lego Minstorms NXT

El vídeo presenta el trabajo realizado con el diseño y la implementación de Filtros de Kalman para el control de la trayectoria de un robot móvil con configuración cinemática de Ackerman. Se puede observar como el robot pierde la posición y la orientación de una forma muy rápida cuando sólo utiliza la información odométrica de los encoders. Así mismo se puede observar como mediante la fusión de datos con un Filtro de Kalman se puede mejorar bastante el comportamiento del robot, aunque al cabo de un tiempo aparecen los mismos problemas que con la primera opción. 

El vídeo muestra el control realizado para un robot hexápodo. Mediante este sistema se puede especificar cualquier trayectoria de movimiento. Además, actualmente se está trabajando para la incorporación de giróscopos y acelerómetros que permitan mejorar la respuesta de éste.