En inteligencia artificial y robótica, los robots requieren mapas para juzgar su entorno espacial. Un mapa no es más que una dimensión espacial alrededor del robot, necesaria para su movimiento. Es parte del proceso SLAM (localización y mapeo simultáneos).
SLAM combina la localización de un robot y el mapeo del entorno simultáneamente. Es una característica importante que decide las actividades del robot, así como un concepto utilizado para el aprendizaje por refuerzo ; donde el entorno es dinámico y el sistema tiene que adaptarse rápidamente a los cambios.
El problema SLAM a menudo se llama el problema del huevo y la gallina. Porque siempre estamos en la disyuntiva de elegir si la localización del robot antes que el mapa o viceversa.
Hay 3 tipos de mapas; a saber, los mapas sensoriales, los mapas topológicos y los mapas geométricos
tipos de mapas
Mapas sensoriales:
Los robots utilizan el sensor para percibir el entorno. Dichos mapas son una representación directa del entorno basada en la calidad y la precisión. La robótica combina la medición con información de odometría y utiliza técnicas como el servocontrol o identifica las características de las respuestas de los sensores para navegar por el mapa. Cuando el robot se mueve por el entorno, recopila la lectura del sensor y tendríamos este conjunto de medidas.
[I(xi, Yi, theta)] donde estoy recogido por aproximación continua. El robot crea una representación gráfica de la ubicación y sus bordes coinciden con las intersecciones. La representación se basa en el paisaje visual y la izquierda, la orientación derecha del robot.
Mapas topológicos:
Mapa topológico
Los mapas métricos largos son difíciles de mantener, una alternativa serían los mapas topológicos basados en gráficos; donde los Nodes representan los lugares y los bordes representan los arcos/caminos.
El gráfico está representado por
G = (V, E)
- vértices representados por V = (V1, V2 … VN) Mantenimiento
- aristas representadas por E = (e1, e2, e3 … en)
El orden de Vi y Vj es importante porque es un gráfico dirigido y suponiendo que los caminos en el camino único representado por el orden.
Los vértices del gráfico son aquellas posiciones que hacen el mejor valor de más de una función. Para relacionar el gráfico más fuertemente con el mapa del espacio real, la descripción del borde se puede ampliar un poco para permitir un requisito claro del orden de los bordes que ocurren en el punto más alto de cada gráfico.
Por ejemplo, el robot TOTO utiliza el mapa topológico a medida que descubre su mundo. A medida que se descubren puntos de referencia, estos se convierten en Nodes en el gráfico junto con recursos cualitativos, como una pared izquierda, una pared derecha, un corredor y un comportamiento de brújula.
Un proceso de mantenimiento de precisión es una mayor garantía de que los puntos de referencia similares no se conviertan en varios Nodes en un gráfico y, por lo tanto, este enfoque muestra los factores necesarios del mapeo topológico.
Mapas geométricos:
Los mapas geométricos son información bien organizada del entorno porque están representados por coordenadas. La inspección del entorno no identificado da como resultado mapas geométricos de descubrimiento y problemas relacionados que se estudian en gran medida en el área de la geometría computacional. Son sensibles al ruido. Cada objeto del mapa está vinculado radialmente para desarrollar una imagen de espacio abierto. Los polígonos radiales se utilizan para la localización y el robot utiliza el espacio.
Los mapas geométricos son probablemente el tipo de mapas más utilizados en robótica autónoma. Por lo tanto, no sorprende que una gran cantidad de trabajo en el mapeo independiente dependa de la obtención de mapas geométricos.
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por Aditi_Khedkar y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA