Marín Paniagua, Leonardo JoséBolaños Torres, Miguel EduardoFallas Pizarro, José ArielRincón Riveros, Laura CamilaTrejos Vargas, Kevin Francisco2024-09-162024-09-162022https://repositorio.sibdi.ucr.ac.cr/handle/123456789/23127Seminario de graduación (licenciatura en ingeniería eléctrica)--Universidad de Costa Rica. Facultad de Ingeniería. Escuela de Ingeniería Eléctrica, 2022El problema de Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM, por sus siglas en inglés) cuestiona si es posible que un robot esté en movimiento, en una ubicación y ambiente desconocido y a su vez, sea capaz de construir el mapa del lugar y ubicarse en él. El SLAM plantea la solución a dicho problema, pues es sumamente importante para la robótica móvil. Con el tiempo se han generado diferentes soluciones de algoritmos SLAM pero cada uno presenta modificaciones y optimizaciones en diferentes aspectos. El presente proyecto busca contribuir a la comparación de las numerosas implementaciones de algoritmos SLAM, utilizando nodos en Robot Operating System (ROS, por sus siglas en inglés) en su versión de Melodic. Los algo- ritmos incluidos en el estudio son Cartographer, Gmapping, HECTOR-SLAM, KARTO-SLAM y RTAB-Map, los cuales se simularon a través del robot Turtle- Bot 3. Estos, se compararon con base en cuatro métricas: error de posición, consumo de CPU, consumo de memoria y la exactitud del mapa. Los resulta- dos arrojaron que RTAB-Map presenta el mejor rendimiento en términos de errores de posición y mapa; mientras que, HECTOR-SLAM brinda un mejor rendimiento en cuanto consumo de CPU y memoria. En tanto, KARTO-SLAM provee un balance entre las cuatro métricas.spaCARTOGRAFIACOORDENADAS GEOGRAFICASROBOTS MOVILESSISTEMAS DE CONTROL DE AUTOMATASTEORIA DE LA LOCALIZACIONproyecto fin de carrera