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CONSTRUCCIÓN DE MAPAS EN
   ROBOTS AUTÓNOMOS
        Introducción
CARACTERÍSTICAS




      -1-
PRINCIPALES PARADIGMAS

• Reactivo

• Jerárquico

• Híbrido



               -2-
PARADIGMA REACTIVO




        -3-
PRINCIPALES PARADIGMAS

• Reactivo

• Jerárquico

• Híbrido



               -4-
PARADIGMA JERÁRQUICO




         -5-
PRINCIPALES PARADIGMAS

• Reactivo

• Jerárquico

• Híbrido



               -6-
PARADIGMA HÍBRIDO




       -7-
MODELO DEL MUNDO

• Simplificación de
  reglas.



• Abstracción   del
  mapa real.


                      -8-
APROXIMACIONES MÉTRICA Y
      TOPOLÓGICA




Aproximación Métrica         Aproximación Topológica


                       -9-
OTRAS APROXIMACIONES

Geocéntrico                                   Referenciado al Robot

• Representación en un espacio de             • Representación en un espacio de
coordenadas globales.                         medidas.

• Las entidades en el mapa no                 • Almacena la descripción del
conservan la información generada             espacio directamente como la
por el sensor que permitió                    información que proviene de los
determinar la existencia de éstas.            sensores.

• Implica aplicar transformaciones a          • Simple de construir porque no
la información proveniente de los             requiere aplicar transformaciones.
sensores construir un mapa
referenciado a un punto fijo.


                                       -10-
¿QUÉ ES SLAM?

• SLAM es la sigla de “Simultaneous Localization
  and Mapping”.

• Es un conjunto de técnicas probabilísticas que
  buscan construir un mapa del entorno en el
  que se encuentra un robot.


                      -11-
FAMILIAS DE ALGORITMOS

• Filtro de Kalman

• Algoritmo de Dempster.

• Reconocimiento de Objetos



                     -12-
EL PROBLEMA DEL MAPEO

• Ruido en la medida realizada por los sensores.

• Es difícil realizar una exploración inicial.

• Dificultad para establecer la posición y
  orientación exacta del robot.


                         -13-
EL PROBLEMA DEL RUIDO


• El ruido no es
  estadísticamente
  independiente.

                            Tomado de: Robotic Mapping: A Survey.
                                       S. Thrun. 2002




                     -14-
EL PROBLEMA DE LAS DIMENSIONES
• Mayor información a mayor tamaño del
  espacio a mapear.

• Mayor información a mayor detalle del mapa.

• Mayor información a mayor cantidad de
  dimensiones tenidas en cuenta.


                     -15-
EL PROBLEMA DE LA
           CORRESPONDENCIA


• Resulta      difícil
  determinar cuáles
  puntos      fueron
  observados antes.

                                Tomado de: Robotic Mapping: A Survey.
                                           S. Thrun. 2002



                         -16-
EL PROBLEMA DEL CAMBIO EN EL
          TIEMPO



            Entidades
             Móviles




                        Árboles
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             -17-
EL PROBLEMA DE LA EXPLORACIÓN

• Trabajo con información incompleta.

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                      -18-
¿POR QUÉ LA PROBABILIDAD?

• Incertidumbre.

• Ruido.

• Modelos basados
  principalmente en la
  regla de Bayes.
                         -19-
MUCHAS GRACIAS

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Slam

  • 1. CONSTRUCCIÓN DE MAPAS EN ROBOTS AUTÓNOMOS Introducción
  • 3. PRINCIPALES PARADIGMAS • Reactivo • Jerárquico • Híbrido -2-
  • 5. PRINCIPALES PARADIGMAS • Reactivo • Jerárquico • Híbrido -4-
  • 7. PRINCIPALES PARADIGMAS • Reactivo • Jerárquico • Híbrido -6-
  • 9. MODELO DEL MUNDO • Simplificación de reglas. • Abstracción del mapa real. -8-
  • 10. APROXIMACIONES MÉTRICA Y TOPOLÓGICA Aproximación Métrica Aproximación Topológica -9-
  • 11. OTRAS APROXIMACIONES Geocéntrico Referenciado al Robot • Representación en un espacio de • Representación en un espacio de coordenadas globales. medidas. • Las entidades en el mapa no • Almacena la descripción del conservan la información generada espacio directamente como la por el sensor que permitió información que proviene de los determinar la existencia de éstas. sensores. • Implica aplicar transformaciones a • Simple de construir porque no la información proveniente de los requiere aplicar transformaciones. sensores construir un mapa referenciado a un punto fijo. -10-
  • 12. ¿QUÉ ES SLAM? • SLAM es la sigla de “Simultaneous Localization and Mapping”. • Es un conjunto de técnicas probabilísticas que buscan construir un mapa del entorno en el que se encuentra un robot. -11-
  • 13. FAMILIAS DE ALGORITMOS • Filtro de Kalman • Algoritmo de Dempster. • Reconocimiento de Objetos -12-
  • 14. EL PROBLEMA DEL MAPEO • Ruido en la medida realizada por los sensores. • Es difícil realizar una exploración inicial. • Dificultad para establecer la posición y orientación exacta del robot. -13-
  • 15. EL PROBLEMA DEL RUIDO • El ruido no es estadísticamente independiente. Tomado de: Robotic Mapping: A Survey. S. Thrun. 2002 -14-
  • 16. EL PROBLEMA DE LAS DIMENSIONES • Mayor información a mayor tamaño del espacio a mapear. • Mayor información a mayor detalle del mapa. • Mayor información a mayor cantidad de dimensiones tenidas en cuenta. -15-
  • 17. EL PROBLEMA DE LA CORRESPONDENCIA • Resulta difícil determinar cuáles puntos fueron observados antes. Tomado de: Robotic Mapping: A Survey. S. Thrun. 2002 -16-
  • 18. EL PROBLEMA DEL CAMBIO EN EL TIEMPO Entidades Móviles Árboles Puertas -17-
  • 19. EL PROBLEMA DE LA EXPLORACIÓN • Trabajo con información incompleta. • Relación costo beneficio. • Ponderación del peligro para la integridad física del robot. -18-
  • 20. ¿POR QUÉ LA PROBABILIDAD? • Incertidumbre. • Ruido. • Modelos basados principalmente en la regla de Bayes. -19-