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Localización y planificación de trayectorias

La estimación de la localización de un robot móvil autónomo, posición y orientación en cada instante de tiempo, constituye uno de los requerimientos esenciales para su navegación. Junto a ello, la capacidad de planificar movimientos que le permitan desplazarse de un lugar a otro sin sufrir colisiones con objetos o personas del entorno resulta fundamental.

La localización de robots móviles autónomos consiste en determinar la posición del robot en relación a un mapa dado del entorno. El problema de la localización de un robot móvil reside en que su posición no puede ser medida directamente y debe ser inferida de datos sensoriales. Además, una única medición suele ser habitualmente insuficiente y el robot debe integrar datos a lo largo del tiempo para determinar su posición.

No todos los problemas de localización son de la misma dificultad. En función del conocimiento inicial del robot sobre su posición se distinguen dos tipos de problemas en creciente orden de dificultad:

  • Seguimiento de la posición. Se asume que la posición inicial del robot es conocida.
  • Localización global. El robot desconoce su ubicación inicial en el entorno.

Obviamente, la localización en entornos dinámicos es más difícil que en entornos estáticos. La mayoría de los entornos reales son dinámicos, con presencia de personas, mobiliario móvil o puertas.

La planificación de trayectorias, por su parte, es la encargada de encontrar una ruta transitable entre una posición de origen y una posición objetivo. La planificación exige, entre otras cosas, una representación del robot y su entorno. La representación explícita de entornos amplios hace que el coste computacional y de memoria de la planificación sea alto, hasta el punto de llegar a ser intratable en un espacio de tiempo razonable. Debido a ello, se han desarrollado metodologías y algoritmos que buscan una solución de compromiso entre la optimidad de la solución y el coste computacional.

En IK4-TEKNIKER se investiga en técnicas probabilísticas para la resolución del problema de la localización global tanto en entornos estáticos como dinámicos con el fin de acomodar la incertidumbre y aumentar la precisión de localización, y en la aplicación de diversos planificadores de trayectorias en función de las características del robot y de sus entornos.

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