Mapeamento robótico - Robotic mapping

O mapeamento robótico é uma disciplina relacionada à visão computacional e cartografia . O objetivo de um robô autônomo é ser capaz de construir (ou usar) um mapa (uso externo) ou planta baixa (uso interno) e localizar a si mesmo e suas bases de recarga ou faróis. Perna robótica é aquele ramo que trata do estudo e aplicação da capacidade de se localizar em um mapa / planta e, às vezes, de construir o mapa ou planta baixa pelo robô autônomo.

A ação cega de forma evolutiva pode ser suficiente para manter alguns animais vivos. Para alguns insetos, por exemplo, o ambiente não é interpretado como um mapa e eles sobrevivem apenas com uma resposta disparada. Uma estratégia de navegação um pouco mais elaborada aumenta drasticamente as capacidades do robô. Os mapas cognitivos permitem capacidades de planejamento e uso de percepções atuais, eventos memorizados e consequências esperadas.

Operação

O robô possui duas fontes de informação: a fonte idiotética e a fonte alotética . Quando em movimento, um robô pode usar métodos de cálculo morto , como rastrear o número de revoluções de suas rodas; isto corresponde à fonte idiotética e pode dar a posição absoluta do robô, mas está sujeito a erros cumulativos que podem crescer rapidamente.

A fonte alotética corresponde aos sensores do robô, como uma câmera, um microfone, laser , lidar ou sonar . O problema aqui é o " aliasing perceptivo ". Isso significa que dois lugares diferentes podem ser percebidos como iguais. Por exemplo, em um prédio, é quase impossível determinar um local apenas com as informações visuais, porque todos os corredores podem ter a mesma aparência. Modelos tridimensionais do ambiente de um robô podem ser gerados usando sensores de imagem de alcance ou scanners 3D .

Representação do mapa

A representação interna do mapa pode ser "métrica" ​​ou "topológica":

  • A estrutura métrica é a mais comum para humanos e considera um espaço bidimensional no qual coloca os objetos. Os objetos são colocados com coordenadas precisas. Esta representação é muito útil, mas é sensível a ruídos e é difícil calcular as distâncias com precisão.
  • A estrutura topológica considera apenas lugares e relações entre eles. Freqüentemente, as distâncias entre os lugares são armazenadas. O mapa é então um grafo , no qual os nós correspondem aos lugares e os arcos correspondem aos caminhos.

Muitas técnicas usam representações probabilísticas do mapa, a fim de lidar com a incerteza.

Existem três métodos principais de representação de mapas, ou seja, mapas de espaço livre, mapas de objetos e mapas compostos. Eles empregam a noção de grade, mas permitem que a resolução da grade varie de modo que possa se tornar mais precisa onde mais precisão é necessária e mais grosseira onde o mapa é uniforme.

Aprendizagem de mapas

O aprendizado do mapa não pode ser separado do processo de localização e surge uma dificuldade quando erros de localização são incorporados ao mapa. Esse problema é comumente referido como localização e mapeamento simultâneos (SLAM).

Um problema adicional importante é determinar se o robô está em uma parte do ambiente já armazenada ou nunca visitada. Uma maneira de resolver este problema é usando balizas elétricas , comunicação de campo próximo (NFC), WiFi , comunicação de luz visível (VLC) e Li-Fi e Bluetooth .

Planejamento de caminho

O planejamento de caminho é uma questão importante, pois permite que um robô vá do ponto A ao ponto B. Algoritmos de planejamento de caminho são medidos por sua complexidade computacional. A viabilidade do planejamento de movimento em tempo real depende da precisão do mapa (ou planta baixa ), da localização do robô e do número de obstáculos. Topologicamente, o problema de planejamento de caminho está relacionado ao problema do caminho mais curto de encontrar uma rota entre dois nós em um grafo .

Navegação do robô

Artigo principal: Navegação do robô

Os robôs ao ar livre podem usar o GPS de maneira semelhante aos sistemas de navegação automotivos .

Sistemas alternativos podem ser usados ​​com planta baixa e beacons em vez de mapas para robôs internos, combinados com hardware sem fio de localização. Faróis elétricos podem ajudar em sistemas de navegação de robôs baratos.

Veja também

Referências