Simuladores afines
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EKF SLAM (didáctico)
Vector de estado aumentado [x,y,θ, balizas…]: predicción con odometría ruidosa, corrección por distancia y acimut con asociación conocida, y el acoplamiento de la covarianza entre el mapa y el robot.
ADC y DAC
Un seno continuo se muestrea y se cuantiza; el DAC reconstruye un voltaje en escalera (retención de orden cero). Se ven el criterio de Nyquist y el solapamiento espectral.
MPC: balanceo de un péndulo
Control predictivo por modelo: K candidatos de par en el horizonte H, actualización ponderada MPPI, cota |u|≤u_max — balanceo de un péndulo invertido y replanteo en marcha.
MPC: vehículo holonómico (2D, MPPI)
Doble integrador plano con cota ‖u‖₂: MPPI por muestreo lleva a una meta que se arrastra y penaliza con suavidad obstáculos circulares — abanico de predicciones y mejor camino.
Odometría de un robot diferencial
ω_L, ω_R → v, ω según la cinemática de dos ruedas; integración de la pose y crecimiento del error de estima por sesgo de radios, de la vía y ruido de medición.
Planificador RRT (rejilla)
El mismo mapa de paredes 40×28: muestras al azar, nodo más cercano, paso con comprobación de colisiones, sesgo de muestreo hacia la meta; botón para comparar con A*.