Mapeamento semântico com aprendizado estatístico relacional para representação de conhecimento em robótica móvel. - Corrêa, Fabiano Rogério (2009)
A maior parte dos mapas empregados em tarefas de navegação por robôs móveis representam apenas informações espaciais do ambiente. Outros tipos de informações, que poderiam ser obtidos dos sensores do robô e incorporados à representação, são desprezados. Hoje em dia é comum um robô móvel conter sensores de distância e um sistema de visão, o que permitiria a princípio usá-lo na realização de tarefas complexas e gerais de maneira autônoma, dada uma representação adequada e um meio de extrair diretamente dos sensores o conhecimento necessário. Uma representação possível nesse contexto consiste no acréscimo de informação semântica aos mapas métricos, como por exemplo a segmentação do ambiente seguida da rotulação de cada uma de suas partes. O presente trabalho propõe uma maneira de estruturar a informação espacial criando um mapa semântico do ambiente que representa, além de obstáculos, um vínculo entre estes e as imagens segmentadas correspondentes obtidas por um sistema de visão omnidirecional. A representação é implementada por uma descrição relacional do domínio, que quando instanciada gera um campo aleatório condicionado, onde são realizadas as inferências. Modelos que combinam probabilidade e lógica de primeira ordem são mais expressivos e adequados para estruturar informações espaciais em semânticas.