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Position Estimator for a Follow Line Robot: Comparison of Least Squares and Machine Learning Approaches

Título
Position Estimator for a Follow Line Robot: Comparison of Least Squares and Machine Learning Approaches
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2023
Autores
Matos, D
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Mendes, J
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Lima, J
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Pereira, AI
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Valente, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Soares, S
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Paulo Gomes da Costa
(Autor)
FEUP
Ata de Conferência Internacional
Páginas: 436-447
25th International Conference on Climbing and Walking Robots and Mobile Machine Support Technologies (CLAWAR)
PORTUGAL, SEP 12-14, 2022
Indexação
Outras Informações
ID Authenticus: P-00X-3V6
Abstract (EN): Navigation is one of the most important tasks for a mobile robot and the localisation is one of its main requirements. There are several types of localisation solutions such as LiDAR, Radio-frequency and acoustic among others. The well-known line follower has been a solution used for a long time ago and still remains its application, especially in competitions for young researchers that should be captivated to the scientific and technological areas. This paper describes two methodologies to estimate the position of a robot placed on a gradient line and compares them. The Least Squares and the Machine Learning methods are used and the results applied to a real robot allow to validate the proposed approach.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 12
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