La localización de robots móviles en entornos exteriores e interiores es un tema complejo. Se utilizan muchos enfoques sofisticados, basados en varios tipos de entradas sensoriales y diferentes conceptos computacionales, para llevar a cabo esta tarea. Sin embargo, muchos de los métodos más eficientes para la localización de robots móviles sufren de altos costos computacionales y/o la necesidad de entradas sensoriales de alta resolución. La correlación cruzada de escaneo es un enfoque tradicional que puede ser, en casos especiales, utilizado para emparejar escaneos temporalmente alineados del entorno del robot. Este trabajo propone un conjunto de modificaciones novedosas al método de correlación cruzada que amplían su capacidad más allá de estos casos especiales para el emparejamiento general de escaneos y mitigan sus costos computacionales para que sea utilizable en entornos prácticos. Las propiedades y la validez del enfoque propuesto se ilustran en este estudio a través de una serie de experimentos computacionales.
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