ROBOTS DE EXTERIORES - Centro de Automática y Robótica

8 Robots de exteriores
mapa completo. Dado que sólo conservamos la información de la incertidumbre
local de las marcas visibles, es necesario añadir un nivel de procesamiento
adicional que preserve la incertidumbre histórica global del mapa
a lo largo del camino recorrido por el vehículo, es decir, la matriz de covarianza
acumulada P , obtenida como sigue:
G
P ( k)
= P ( k −1)
P ( k)
(5)
G G
+
Para ello, dividimos el mapa global en submapas locales identificados
SF = sf
l
l ∈0...
L , cada una de las cuales compuesta
l l
YF = Yf m∈0...
M . El proceso consiste
por las huellas SIFT { }
por un conjunto de marcas SIFT { }
en tomar huellas periódicamente a lo largo del camino recorrido por el vehículo
(ver Fig. 2). Cada vez que se va a tomar una nueva huella, ésta es
evaluada comparándola con las huellas anteriormente adquiridas en una
región de búsqueda. Esta región se obtiene a partir de P G
dado que es la
variable que contiene la información de incertidumbre global del mapa
completo.
XX
m
Inicio
Esperar condición
evaluación
Evaluación de
huella
Comparación
positiva
Sí
Detección de
cierre de lazo
No
Añadir huella a
base de datos
Corrección de
mapa
Actualización
base de datos
Fig. 2. Gestión del mapa de alto nivel.
En caso de que la evaluación dé cómo resultado que el vehículo está en
un lugar previamente visitado, habremos identificado una situación de lazo
cerrado. Esta situación será explicada más adelante. La filosofía de submapas
EKF fue presentada anteriormente en (Tardós, 2002). Una de las
principales diferencias entre su propuesta y la nuestra es la gestión local de