Martínez Sarmiento, Fredy HernánPenagos Beltrán, Cristian FerneyGarcia Barreto, Germán Alberto (Catalogador)2025-03-262025-03-262024-10-27http://hdl.handle.net/11349/94189Este informe de pasantía presenta el desarrollo e implementación de un sistema de Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM, por sus siglas en inglés) utilizando tecnología LiDAR en la plataforma robótica ARMOS TurtleBot 1, integrada con el Sistema Operativo de Robots (ROS). El objetivo principal fue mejorar las capacidades del robot para la navegación autónoma y el mapeo en entornos interiores. El proyecto incluyó modificaciones de hardware, como la integración de un sensor LiDAR y la reorganización del circuito interno del robot, así como el desarrollo de software, incluyendo la instalación de ROS Noetic, la configuración de nodos y la implementación de algoritmos SLAM utilizando paquetes como Gmapping. El sistema fue probado en diversos entornos, como una terraza y un pasillo, demostrando su capacidad para generar mapas precisos bajo diferentes condiciones de iluminación y superficies. Los resultados confirmaron el mejor desempeño del robot en tareas de localización y mapeo, sentando las bases para futuras investigaciones en áreas como gemelos digitales, automatización industrial y robótica asistencial. El proyecto concluyó con la publicación de un artículo científico que revisa el estado del arte en tecnologías SLAM utilizando LiDAR y ROS.This internship report presents the development and implementation of a Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) system using LiDAR technology on the ARMOS TurtleBot 1 robotic platform, integrated with the Robot Operating System (ROS). The main objective was to improve the robot’s capabilities for autonomous navigation and mapping in indoor environments. The project included hardware modifications, such as the integration of a LiDAR sensor and the reorganization of the robot’s internal circuitry, as well as software development, including the installation of ROS Noetic, node configuration, and the implementation of SLAM algorithms using packages such as Gmapping. The system was tested in various environments, such as a terrace and a hallway, demonstrating its ability to generate accurate maps under different lighting and surface conditions. The results confirmed the robot’s improved performance in localization and mapping tasks, laying the foundation for future research in areas such as digital twins, industrial automation, and assistive robotics. The project concluded with the publication of a scientific article reviewing the state of the art in SLAM technologies using LiDAR and ROS.pdfspaLIDARSLAMMapeoROSRobótica móvilbachelorThesisIngeniería Electrica por Ciclos Propedéuticos ] -- Tesis y disertaciones académicasSistemas de posicionamiento globalProcesamiento de señalesTelemáticaSistemas de información geográficaProcesamiento electrónico de datosOpenAccessLIDARSLAMMAppingROSMobile roboticsAbierto (Texto Completo)