Resumen

En los últimos años, la investigación sobre la localización y mapeo simultáneo de un solo robot (SLAM) ha tenido un gran éxito. Sin embargo, el SLAM multirobot enfrenta muchos problemas desafiantes, incluyendo poses de robot desconocidas, mapas no compartidos y comunicación inestable. En este artículo, se propone un algoritmo de fusión de mapas basado en el movimiento de robots virtuales para el SLAM multirobot. Se utiliza el algoritmo de adelgazamiento para construir el esqueleto de la zona vacía de los mapas de cuadrícula, y se simula un robot móvil en un mapa. Los datos simulados se utilizan como fuentes de información en el otro mapa para realizar una localización de mapa parcial de Monte Carlo; si la localización tiene éxito, las hipótesis de poses relativas entre los dos mapas pueden ser fácilmente calculadas. Verificamos estas hipótesis utilizando la técnica de encuentro y las utilizamos como valores iniciales para optimizar la estimación mediante un algoritmo de búsqueda aleatoria heurística.

• Materias:Robots Cuidados pediátricos Experimentos numéricos Radares Factores psicológicos
• Subjects:Robot Pediatric care Numerical experiments Radars Psychological factors
• Palabras claves:Algoritmo; Multirobot; SLAM; Fusión de mapas; Movimiento virtual de robots; Localización de Monte Carlo
• Keywords:Algorithm; Multirobot; SLAM; Map merging; Virtual robot motion; Monte Carlo localization