Localización probabilística autónoma para robots móviles

Describimos técnicas de auto-localización probabilística para robots móviles que se basan en el principio de estimación de máxima verosimilitud. El método básico consiste en comparar un mapa generado en la posición actual del robot con un mapa previamente generado del entorno, con el fin de maximizar probabilísticamente el acuerdo entre los mapas. Este método puede operar tanto en entornos interiores como exteriores, utilizando características discretas o una cuadrícula de ocupación para representar el mapa del mundo. El mapa puede ser generado utilizando cualquier método para detectar características en el entorno del robot, incluyendo visión, sonar y medidor de distancia láser. Realizamos una búsqueda global eficiente del espacio de pose que garantiza que se encuentra la mejor posición según la medida de acuerdo del mapa probabilístico en un espacio de pose discretizado. Además, se realiza una localización subpíxel y estimación de incertidumbre ajustando la función de verosimilitud con una superficie parametrizada. Describimos la aplicación de estas técnicas en varios experimentos.