ROBOTS

En el proceso de localización basado en FP. Ninguna es correcta. La pose estimada del robot debe ser siempre aquella partícula con mayor peso. La pose estimada del robot solo se puede determinar usando la media aritmética de todas las partículas. La forma de calcular la pose estimada del robot no afecta, lo importante es que las partículas tengan sus pesos bien asignados. La pose estimada del robot debe ser siempre aquella partícula con peso.

Sobre el método de localización basado en FP 2D. La pose estimada no tiene por qué coincidir con el ground_truth, por lo que habrá error en la localización. Las partículas sólo representan la posición (x,y) del robot. La pose estimada del robot se puede obtener de diferentes formas a partir de la nube de partículas. De todas las partículas, una, al menos, coincide con la posición odométrica del robot. De todas las partículas, una, al menos, coincide con la posición real del robot (ground truth) del robot.

En ROS2, marca las opciones correctas referentes a la publicación y subscripción de topics,. Ninguna es correcta. Un nodo puede publicar en varios topics diferentes, pero no subscribirse a varios topics (daría error de compilación). Un nodo puede publicar en varios topics y además subscribirse a varios topics, pero sólo si esos topics pertenecen al mismo paquete. Un nodo puede publicar en varios topics y ademas subscribirse a varios topics de cualquier paquete. Un nodo que publica por un topic no puede ser a la vez un servicio.

En el método de localización basado en LSE y considerando modelos del sensor no lineales y medidas sólo de rango. Devolverá siempre la pose del ground-truth. Podemos estimar la pose del robot, tanto posición como orientación. Se puede implementar el hecho de que haya medidas mas fiables que otras incluyendo una matriz de pesos. Las medidas de todos los sensores deben ser iguales de fiables (misma matriz de covarianza).

En ROS2, la instrucción: “variable=this->create_service<Service>(“name”,std::bind(&Class::function,this,_1,_2,_3))”. Es incorrecto, no es la forma de declarar un servicio de servicios. Permite a un nodo subscribirse al topic “name”, estableciendo Class::function como función de callback. Declara un servidor de servicios, que maneja un servicio denominado “function”. Las demás repuestas son falsas. Declara un servidor de servicios, que maneja un servicio denominado “name”, cuyo tipo es Service,.

El nodo A publica mensajes por el topic T, al que está suscrito el nodo B, ¿Qué ocurre si el nodo B deja de funcionar?. La publicación se queda suspendida hasta que un nodo C, se suscriba al topic. En nodo A, se cierra automáticamente al no tener suscriptores. Las demás son erróneas. El nodo A ya no podrá publicar más mensajes por dicho topic, ya que no hay nadie suscrito.

Sobre la función de asignación de pesos en la localización basada en filtro de partículas: Se puede usar casi cualquier función, con tal que sea continua y derivable. Asignará un peso proporcional a la distancia desde el robot (ground-truth) hasta el landmark seleciionado. Es una función f(x) donde x es la pose odométrica del robot. Es una función f(x) donde x es la pose estimada del robot. Las demás son falsas.

En ROS2, el nodo N se subscribe a un topic empleando la siguiente instrucción: Sub_ = this->create_subscription<T>(“name”,1,std::bind(&myClass::Callback,this,_1)); Selecciona todas las respuestas correctas: El nodo N establecerá la frecuencia a la que se ejecuta la función callBack mediante las instrucciones “rclpp::Rate” y “sleep”. Ninguna de las demás respuestas es correcta. El nodo N no puede controlar la frecuencia a la que se ejecuta la función callback, pero si puede controlar la frecuencia a la que se compreba si hay mensajes por atender en el topic T. El nodo N establecerá la frecuencia a la que se ejecuta la función callBack mediante la llamada a rclpp:spin(N). La frecuencia a la que se ejecuta la función está indicada en la instrucción, en este caso 1 HZ.

El comando colcon build. Sirve para configurar el sistema ROS2, Se ejecuta al abrir una consola. Sirve para compilar nuestro código. Se debe ejecutar siempre en la carpeta raíz del Workspace. Se puede ejecutar desde cualquier directorio, ROS2 sabe por defecto donde crear las carpetas install build y log.

En ROS2, relacionado con las instrucciones rclpp::spin y rclpp::spin_some, marca todas las respuestas correctas: Ambas son funciones que ofrece ROS para atender a los topics a los que el nodo está suscrito, ejecutando las funciones callBack correspondientes. Ninguna es correcta. Son iguales, se usa una u otra dependiendo si queremos publicar a 1 HZ o no. La isntrucción rclpp:: spin es similar a un bucle infinito en el que se compruebe continuamente si llega algún mensaje por un topic al que estamos suscritos while (rclpp::ok(){rclpp:spin_some(node)}. La instrucción rclpp:: spin_some es similar a un bule infinito en el que se ejecuta únicamente la instrucción rclpp:spin. La instrucción rclpp::spin solo se emplea cuando el nodo está subscrito a mas de un topic.

En ROS2, suponiendo que el resto de código es correcto y que todas las variables están declaradas en: Int main (int argc, char **argv) { Int a; …. a = 3; rclpp:: spin(mode) a = a*9; RCLPP_INFO(this->get_logger(),”a vale %d”,a); return 0; } Selecciona una: Se mostrará por pantalla el valor de la variable a, es decir,27, durante la correcta ejecución del nodo. Dará un error ya que no se había incluido el bucle while (rclpp::ok()) para hacer la llamada a rclpp::spin(node). Durante el correcto funcionamiento del nodo, no se ejcutará ninguna instrucción detrás de rclpp::spin());. Ninguna de las respuestas es valida. Se mostrará un valor indeterminado de la variable a, ya que dependerá de las funciones de callback implementadas en el programa.

En ROS2, el comando ros2, interface show <nombre_de_servicio>. Las demás respuestas son todas erróneas. Mostrará información del servicio que hemos referenciado por su nombre. Dará un error ya que ros2 interface show solo se aplica a topics, no a servicios. Dará error por que no se le debe pasar el nombre del servicio, sino su tipo.

En el proceso de localización basado en Filtro de Partículas. Selecciona una: Cuanto mayor es la discrepancia entre la medida real y la simulada, mayor será el peso de una partícula. Todas las partículas se mantienen en cada paso del algoritmo con la misma probabilidad. En cada paso se produce una selección de partículas en función del peso que se le haya asignado. No influye el modelo del sensor, solo sus mediciones.

En una aplicación típica de robótica móvil. No hacen falta sensores proprioceptivos, ya que toda la información la podemos obtener fácilmente utilizando sensores exterceptivos. No hacen falta sensores exteroceptivos, ya que no es necesario percibir el entorno. Son necesarios tanto sensores extereoceptivos como proprioceptivos. Se utilizan sensores proprioceptivos, como un laser, ara percibir posibles obstáculos en el entorno del robot.

Para el método de localización general basado en LSE con modelos no lineales, selecciona todas las respuestas correctas: El ruido no afecta puesto que es un sistema de localización probabilístico y por tanto robusto al ruido. El ruido no afecta en la realidad, solo en las simulaciones de Matlab por ser cálculos numéricos. Es un método iterativo porque se considera ruido en las medidas sensoriales. Con un sensor perfecto (sin ruido) se obtendría una solución en un solo paso. El ruido asociado al modelo de movimiento no afecta, puesto que es independiente del ruido sensorial. El ruido asociado a las medidas sensoriales si afecta al resultado. Ninguna es correcta.

Los sensores laser… Selecciona una o más de una. Son tan pesados que no pueden ser fácilmente instalados en un robot. Son relativamente caros, aunque muy precisos y tienen un alcance considerable. No se utilizan para detección de obstáculos dada su baja resolución angular. Realizan un barrido 2D del entorno mediante la rotación de un espejo en su interior.

El proceso de actualización de la particulas de un sistema localizador basadas en el filtro de partículas tal como el visto en clase.. Selecciona una: Asegura que articulas con poco peso desaparecen. Asegura que al menos una partícula coincide con el ground-truth. Asegura un mayor peso a las partículas que mejor representan la pose del robot. Asegura que no habrá partículas duplicadas ya que sería ineficiente.

El método de localización general basada en LSE con modelos no lineales. La fórmula utilizada proporciona en un solo paso la mejor estimación en base a la pose odometrica del robot (semilla) y a las medidas de los landmarks. Permite localizar al robot incluso en ausencia de medidas. Las demás opciones son falsas. No tiene en cuenta que las medidas sensoriales estén afectadas por ruido.