Translating sensor measurements into texts for localization and mapping with mobile robots - Maffei, Renan de Queiroz (2017)
Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM), fundamental para robôs dotados de verdadeira autonomia, é um dos problemas mais difíceis na Robótica e consiste em estimar a posição de um robô que está se movendo em um ambiente desconhecido, enquanto incrementalmente constrói-se o mapa de tal ambiente. Provavelmente o requisito mais importante para localização e mapeamento adequados seja um preciso reconhecimento de local, isto é, determinar se um robô estava no mesmo lugar em diferentes ocasiões apenas analizando as observações feitas pelo robô em cada ocasião. A maioria das abordagens da literatura são boas quando se utilizam sensores altamente expressivos, como câmeras, ou quando o robô está situado em ambientes com pouco ambiguidade. No entanto, este não é o caso, por exemplo, quando o robô equipado apenas com sensores de alcance está em ambientes internos estruturados altamente ambíguos. Uma boa estratégia deve ser capaz de lidar com tais ambientes, lidar com ruídos e erros nas observações e, especialmente, ser capaz de modelar o ambiente e estimar o estado do robô de forma eficiente. Nossa proposta consiste em traduzir sequências de medições de laser em uma representação de texto eficiente e compacta, para então lidar com o problema de reconhecimento de local usando técnicas de processamento lingüísticos. Nós traduzimos as medições dos sensores em valores simples computados através de um novo modelo de observação baseado em estimativas de densidade de kernel chamado de Densidade de Espaço Livre (FSD). Estes valores são quantificados permitindo a divisão do ambiente em regiões contíguas de densidade homogênea, como corredores e cantos. Regiões são representadas de forma compacta por simples palavras descrevendo o valor de densidade espacial, o tamanho e a variação da orientação daquela região. No final, as cadeias de palavras compõem um texto, no qual se buscam casamentos de n-gramas (isto é, sequências de palavras). Nossa técnica também é aplicada com sucesso em alguns cenários de operação de longo-prazo, onde devemos lidar com objetos semi-estáticos (i.e. que se movem ocasionalmente, como portas e mobílias). Todas as abordagens foram avaliadas em cenários simulados e reais obtendo-se bons resultados.