Raúl
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Re:creacion de mapas en Robotics Studio - 2008/01/18 11:18
Hola, Robotics Studio de momento no incluye ningún servicio que haga mapeo o SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). Respecto a los sensores, con MSRS puedes trabajar con cualquier sensor, además la mayoría ya tienen definido un contrato genérico. Sobre los sensores, creo que ya comentamos en otro mensaje algo acerca de las brújulas y los GPS para orientación en exteriores [1]. Aunque para mapeo en general yo creo que se usan más los telémetros Laser (LRF – Laser Range Finde), los telémetros sonar y los basados en visión (monocular, estereoscópica o panorámica).
Hay gente que ya ha hecho cosas de mapeo y SLAM con Robotics Studio. En esta misma página puedes encontrar el código fuente de la aplicación ExplorerSimSonar que crea un mapa del entorno en base a las lecturas de sonar [2]. Sin embargo, es una versión preliminar que no mueve el robot de forma inteligente y tampoco actualiza el mapa con corrección de errores (ya que el simulador de MSRS es de odometría perfecta y no hay errores de medición).
Otro ejemplo que puedes mirar es la aplicación Grid Slam que usa filtros de partículas [3]. La última vez que hablé con Chris Kilner me dijo que iba a escribir un servicio de Robotics Studio equivalente a la aplicación Grid Slam, de momento puedes echar un vistazo a lo que ha hecho con el robot Traxter usando sensores infrarrojos (IR) [4].
Sobre donde encontrar más información sobre estos temas, específicamente el problema de localización y mapeo (SLAM), puedes consultar el libro de Sebastian Thrun, Wolfram Burgard y Dieter Fox titulado Probabilistic Robotics [5] y ver más contenido asociado al libro en [6]. Yo personalmente no lo he leído, pero me han dicho que es fácil de leer (que yo sepa no hay traducción a español). Este libro se concentra en los filtros de partículas (Particle Filters), aunque hay otros métodos comúnmente usados como los filtros de Kalman (o los filtros de Kalman extendidos). Conceptualmente, los filtros de partículas son más simples, pero en la práctica pueden resultar complicados de implementar al tener que manejar modelos de movimiento, de sensores, etc.
En español, puedes encontrar información sobre SLAM en los siguientes proyectos fin de carrera: sobre el método del gradiente [7], sobre filtros de partículas y mallas de probabilidad [8].
[1] http://www.conscious-robots.com/es/foros-./foro-de-microsoft-robotics-studio/acerca-de-sensores-
para-orientacion-del/view.html
[2] http://www.conscious-robots.com/es/robotics-studio/servicios-de-robotics-studio/aplicaci-n-
explorersim.html
[3] http://www.diversity.co.uk/GridSlam.html
[4] http://dotnetrobot.blogspot.com/2007/05/map-tests-with-traxster-using-ir.html
[5] http://books.google.es/books?id=vAvPAAAACAAJ
[6] http://www.probabilistic-robotics.org/
[7] http://gsyc.es/jmplaza/pfcs/pfc-gradientplanning2005.pdf
[8] http://gsyc.es/jmplaza/pfcs/pfc-laserloc2005.pdf
Raúl Arrabales Moreno. conscious-robots.com/raul |
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