Montaje, configuración y evaluación experimental de un robot móvil educativo con herramientas de inteligencia artificial para percepción y navegación

dc.contributor.authorBastardés López, Jesús Carlos
dc.contributor.authorGonzález Prieto (advisor), José Antonio
dc.date.accessioned2026-10-22T07:02:23Z
dc.date.issued2026-04-13
dc.description.abstractEste Trabajo de Fin de Grado presenta el montaje, configuración y evaluación de un robot móvil educativo con herramientas de inteligencia artificial para su uso docente con oficiales alumnos de la Armada. Se selecciona la plataforma ROSMASTER A1 por su coste, contenido y modularidad; se integran en él: una Raspberry Pi 5, un LiDAR 2D T-mini, una cámara 2 MP e IMU en un chasis Ackermann de aluminio. Se documenta el ensamblaje en cuatro fases y la puesta en marcha de la pila software (SSH/VNC, Dockers, lanzadores ROS 2). Experimentalmente se demuestran funciones de mapeado LiDAR 2D, navegación autónoma con evitación de obstáculos y navegación sobre mapa, así como visión con seguimiento de color, posturas e identificación de objetos mediante modelos ligeros de IA (YOLO). Se reportan métricas de uso de CPU/RAM y se analizan incidencias reproducibles (deriva y errores en SLAM por choques o detenciones; limitaciones de la cámara,...). Los resultados confirman la idoneidad de la plataforma como recurso didáctico para introducir navegación, percepción y fusión sensorial, proponiéndose mejoras en su diseño e incorporando sensores más complejos y líneas futuras. El trabajo aporta guías operativas y checklists reproducibles del funcionamiento de la plataforma para la futura asignatura de Sistemas Autónomos.
dc.identifier.urihttps://calderon.cud.uvigo.es/handle/123456789/1058
dc.language.isoes
dc.publisherCentro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar
dc.subjectRobótica educativa
dc.subjectROS 2
dc.subjectSLAM
dc.subjectLiDAR 2D
dc.subjectNavegación autónoma
dc.titleMontaje, configuración y evaluación experimental de un robot móvil educativo con herramientas de inteligencia artificial para percepción y navegación
dc.typeWorking Paper

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