Simultaneous localization and mapping using range only sensors

Abstract

La robotica movil ha llegado a ser en una linea de investigacion de gran popularidad dentro de la robotica debido al gran numero de soluciones que puede aportar en el area de servicios. Debido a este hecho, la demanda de guiado y navegacion autonoma se ha incrementado en las ultimas decadas. Estas aplicaciones estan basadas en localizacion y mapeado. El problema de localizacion es resuelto utilizando mapas e informacion sensorial del entorno. Por el contrario, el problema de mapeado es resuelto utilizando informacion de los sensores y de la localizacion. Por medio de la informacion proporcionada por los sensores de solo distancia y tecnicas probabilisticas, es posible obtener mapas de balizas del entorno y estimar la ubicacion del usuario. Actualmente, lo sensores de solo distancia son baratos, no intrusivos y proveen un identificador unico por baliza pero no proporcionan ninguna informacion angular lo que dificulta la localizacion y el mapeado. En entornos exteriores, la navegacion es resuelta de forma aceptable por el sistema de posicionamiento global. Sin embargo, este sistema no es adecuado para sistemas de localizacion y mapeado en entornos interiores ya que la senal es debil y es atenuada por techos, muros y otros objetos. En entornos interiores, un modelo de observacion adaptado es necesario para proporcionar una buena relacion entre el nivel de senal y la distancia. Esta tesis pretende obtener un modelo de observacion generico de la propagacion de la senal WiFi. En esta tesis son propuestos varios algoritmos para obtener una localizacion basada en solo distancia con un mapa a priori de balizas. Para ese proposito, es necesario generar previamente un mapa de balizad del entorno. Las tecnicas de lateracion son presentadas como soluciones sencillas para solventar el problema de localizacion. Sin embargo, su funcionamiento se ve afectado por problemas de geometrias y por el ruido que afecta a las medidas de distance. Por el contrario, metodos probabilisticos como el filtro de particulas son capaces de lidiar con las caracteristicas de los sensores de solo distancia y de proveer una localizacion precisa. El mapa puede ser generado utilizando tecnicas de mapeado que son analizadas en esta tesis. El mapeado ademas debe lidiar con la falta de informacion angular de los sensores de solo distancia, lo que hace imposible estimar la localizacion de las balizas unicamente con una medida. El filtro de particulas ha sido presentado como una buena opcion para mapear el entorno cuando la localizacion del robot es precisa. Cuando la localizacion del robot no es precisa, esta tesis opta por emplear tecnicas de Localizacion y Mapeado Simultaneos con un robot que se encarga de obtener informacion de distancia y de la odometria. Varias tecnicas como enfoques de filtrado y de suavizado son analizados. Finalmente, la mejor combinacion de tecnicas de mapeado y de localizacion (suavizado y filtro de particulas) son utilizados en una aplicacion real para proporcionar una colaboracion efectiva entre equipos humano-robot dentro del proyecto ABSYNTHE.