Robtica Inteligente L Enrique Sucar Marco Lpez ITESM

Robótica Inteligente L. Enrique Sucar Marco López ITESM Cuernavaca

Construcción de Mapas " Combinación de sensores (fusión sensorial) " Exploración " Seguimiento de la ubicación

Contexto " Ambientes interiores sin marcas artificiales. " Piso plano. " Robot redondo. " " Robot móvil con odómetro, sonares y telémetro láser de bajo costo (cámara + generador de línea láser). Uso de un mapa métrico probabilista.

Retos Construcción de mapas: " Fusionar la información de los sensores. " Evitar colisiones con obstáculos. " No exceder límites perceptuales de los sensores. " Corregir errores del odómetro del robot.

El problema de construir un mapa Mapa

Mapa de Rejilla Probabilístico • Cada celda tiene asociada una probabilidad de estar ocupada

Enfoque: Construcción de mapas

Construcción de mapas Sonares " láser mapa ¿Cómo combinar las lecturas de los sensores? ¿Hacia dónde mover el robot? " ¿Cómo corregir los errores odométricos? "

* Componente de Fusión sensorial Idea: Una celda es considerada ocupada si es detectada al menos por un sensor P(O) = P(Osonar OR Oláser OR Asumiendo independencia condicional P(O) = 1 - P [1 - P(Oi)] i=sonar, láser odómetro Oodómetro)

Componente de Exploración Idea: Mover el robot hacia la celda inexplorada más cercana " Manteniendo una distancia prudente a los obstáculos (si es posible) " Evitando cambios de orientación (si es posible) Posibles movimientos: Mov = {m 0, . . . mi, . . . , m 7} mi=(dx, dy)

Algoritmo de Iteración de valores Vi(x, y) : Costo acumulado de viaje a la celda inexplorada más cercana, si el robot está en la celda (x, y) con orientación qi Inicio: Vi(x, y) = 0 si la celda (x, y) es inexplorada = infinito si la celda (x, y) es explorada y libre Regla de actualización: Vi(x, y) =min m_j=(dx, dy) en Mov{Vj(x+dx, y+dy) + Cmov((x, y), (dx, dy)) + Cg(i, j)} (Sig. celda) (avanzar) (girar)

Ejemplo

El costo por avanzar incluye: " Distancia entre celdas " Costo de la celda destino de acuerdo a su tipo Celdas ocupadas Celdas de advertencia Celdas de viaje Celdas lejanas Espacio de viaje

Componente de Seguimiento de la ubicación Idea: Para pequeños desplazamientos del robot, la vista láser del robot y una vista láser calculada a partir del mapa son similares Vista del mapa Vista del láser después del movimiento

Utilizando correlación entre vistas Estimación de orientation (q): Estimación desplazamiento (x, y): Correlación polar entre la vista láser y la vista del mapa. Búsqueda en una vecindad alrededor de la posición dada por el odómetro.

Experimento: simulación Mapa Ambiente simulado

Experimento: robot real

Mapa: robot real Mapa construido Dibujo ideal de una casa

• Otro ejemplo de mapa real