Resumen de Mobile robot localization and map building: a multisensor fusión approach
El presente trabajo describe nuestra reciente investigación en los campos de localización y construcción de mapas para un robot móvil que navega en un entorno de interior construido por el hombre (e,g. una oficina, un almacén, etc). El robot móvil está equipado con un sistema multisensorial formado por un sensor de proximetría láser y un sistema de visión monocular.
Se considera una aproximación basada en características geométricas, descritas según el Modelo Perturbacional con Simetrías, mediante una referencia asociada alineada con las simetrías de la característica geométrica y expresada mediante una transformación respecto de una referencia base. La incertidumbre de localización de las características se ha representado, localmente, mediante una distribución de ruido blanco gaussiano.
Inicialmente se obtiene una representación del entorno basada en segmentos a partir de la información captada por el sensor de proximetría láser. Posteriormente se considera la información redundante proporcionada por el sensor de visión monocular para detectar características de alto nivel, que son mucho más robustas y fiables, y que en nuestro trabajo se obtienen durante las primeras etapas del procesamiento.
El trabajo afronta el problema del cálculo de una estimación de localización para el robot móvil cuando no se dispone de ninguna estimación inicial, es decir, el robot está perdido en el entorno de navegación. El problema se resuelve mediante un emparejamiento de las observaciones del robot con un mapa del entorno conocido a priori. Se comparan dos algoritmos de emparejamiento basados en un árbol de interpretaciones que se recorre eficientemente mediante el uso de restricciones geométricas. Se pone de manifiesto la importancia de seleccionar las observaciones más relevantes durante las primeras etapas del emparejamiento así como la importancia de obtener un pronta estimación de localización
