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Mejorar la exploración autónoma para la robótica mediante la optimización de mapas en tiempo real y la mejora de los costes fronterizos

La exploración y el mapeo autónomos en entornos desconocidos siguen siendo fundamentales en la investigación robótica. La eficiencia de la exploración autónoma suele verse limitada por estrategias de exploración irracionales y una exploración de mapas incompleta. Este artículo propone un método eficiente de exploración autónoma basado en una estrategia de frontera, con el objetivo de mejorar el rendimiento de los robots móviles terrestres en tareas de exploración y mapeo. Utilizando una técnica de optimización de mapas de cuadrícula en tiempo real mediante filtrado y expansión bilaterales para eliminar fronteras ineficientes, mejorar la calidad del mapeo y optimizar la eficiencia general de la exploración autónoma. Los análisis comparativos con métodos clásicos, realizados tanto en entornos simulados como reales, muestran una mejoría del 10 al 30 % en la eficiencia de exploración.

Autores: Liu, Chunyang; Zhang, Dingfa; Liu, Weitao; Sui, Xin; Huang, Yan; Ma, Xiqiang; Yang, Xiaokang; Wang, Xiao

Idioma: Inglés

Editor: Steven Lukman

Año: 2025

Disponible con Suscripción Virtualpro

Artículos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Licencia

Atribución

Consultas: 14

Citaciones: Sin citaciones


Este documento es un artículo elaborado por Chunyang Liu, Dingfa Zhang, Weitao Liu, Xin Sui, Yan Huang, Xiqiang Ma, Xiaokang Yang y Xiao Wang?(Universidad de Ciencia y Tecnología de Henan, China) para la revista Scientific Reports Vol. 15. Publicación de Nature Portfolio. Contacto:?press@nature.com

Descripción

La exploración y el mapeo autónomos en entornos desconocidos siguen siendo fundamentales en la investigación robótica. La eficiencia de la exploración autónoma suele verse limitada por estrategias de exploración irracionales y una exploración de mapas incompleta. Este artículo propone un método eficiente de exploración autónoma basado en una estrategia de frontera, con el objetivo de mejorar el rendimiento de los robots móviles terrestres en tareas de exploración y mapeo. Utilizando una técnica de optimización de mapas de cuadrícula en tiempo real mediante filtrado y expansión bilaterales para eliminar fronteras ineficientes, mejorar la calidad del mapeo y optimizar la eficiencia general de la exploración autónoma. Los análisis comparativos con métodos clásicos, realizados tanto en entornos simulados como reales, muestran una mejoría del 10 al 30 % en la eficiencia de exploración.

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