摘要

Este art赤culo describe una metodolog赤a de planificaci車n, localizaci車n y mapeo simult芍neos enfocada en el problema de localizaci車n global, el robot explora el ambiente eficientemente y tambi谷n considera los requisitos de un algoritmo de localizaci車n y mapeo simult芍neos. El m谷todo est芍 basado en la generaci車n aleatoria incremental de una estructura de datos llamada 芍rbol aleatorio basado en sensores, la cual representa un mapa de caminos del 芍rea explorada con su regi車n segura asociada. Un procedimiento de localizaci車n continuo basado encaracter赤sticas B-splines de la regi車n segura se integr車 en el esquema. This paper describes a simultaneous planning localization and mapping (SPLAM) methodology focussed on the global localization problem, where the robot explores the environment efficiently and also considers the requisites of the simultaneous localization and mapping algorithm. The method is based on the randomized incremental generation of a data structure called Sensor-based Random Tree, which represents a roadmap of the explored area with an associated safe region. A continuous localization procedure based on B-Splines features of the safe region is integrated in the scheme.

  • 出版日期2012

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