ROBOTS DE EXTERIORES - Centro de Automática y Robótica
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72 Robots <strong>de</strong> exteriores<br />
RSSI <strong>de</strong> marcadores RFID, etc) y datos <strong>de</strong> odometría u, aunque no necesariamente<br />
estos últimos estarán siempre presentes.<br />
La relación entre los datos <strong>de</strong> percepción z y la posición x <strong>de</strong>terminará la<br />
eficacia <strong>de</strong> los métodos empleados para la localización. En un LPS ultrasónico,<br />
los tiempos <strong>de</strong> vuelo (TOF) <strong>de</strong> las señales están <strong>de</strong>terminados por<br />
los rangos entre el robot móvil y el faro ultrasónico; por tanto la relación<br />
<strong>de</strong> z con x es <strong>de</strong>terminista, y la posición <strong>de</strong>l móvil pue<strong>de</strong> calcularse mediante<br />
multilateración o alguna <strong>de</strong> sus variantes (Jiménez, 2006). La incertidumbre<br />
en las medidas se restringe únicamente al ruido <strong>de</strong> medida que<br />
las perturba; bajo la asunción <strong>de</strong> que dicho ruido es gaussiano, la estimación<br />
óptima <strong>de</strong> la posición pue<strong>de</strong> producirse mediante un filtro <strong>de</strong><br />
Kalman 3 .<br />
Por el contrario, las señales <strong>de</strong> radio que se propagan por interiores están<br />
sujetas a tantos factores perturbadores (presencia <strong>de</strong> obstáculos, propagación<br />
multicamino, movimiento <strong>de</strong> personas, etc), que resulta imposible a<br />
priori encontrar una relación <strong>de</strong>terminista entre el rango <strong>de</strong> emisor a receptor<br />
con el nivel <strong>de</strong> señal recibido por éste. Por ello, <strong>de</strong>ben explotarse relaciones<br />
estadísticas con las medidas para producir una estimación <strong>de</strong> la posición<br />
que concuer<strong>de</strong> “<strong>de</strong> la mejor forma posible” con los observables<br />
{z,u}, así como con el estado previo estimado, x t<br />
.<br />
Una importante ventaja <strong>de</strong> los métodos bayesianos <strong>de</strong> estimación <strong>de</strong> la<br />
posición es que permiten combinar <strong>de</strong> forma natural medidas proce<strong>de</strong>ntes<br />
<strong>de</strong> sensores tecnológicamente distintos (por ejemplo, medidas <strong>de</strong> RSSI <strong>de</strong><br />
señales <strong>de</strong> radio con TOF <strong>de</strong> señales ultrasónicas).<br />
3.1 Fundamentos <strong>de</strong> la localización bayesiana<br />
Los métodos bayesianos (Fox, 2003) representan la posición <strong>de</strong>l móvil<br />
en un instante dado mediante una distribución <strong>de</strong> probabilidad,<br />
p( xt<br />
| zt<br />
, zt− 1,<br />
zt−2,...)<br />
, <strong>de</strong>pendiente <strong>de</strong> las medidas recibidas hasta el momento.<br />
En principio esta distribución <strong>de</strong> probabilidad pue<strong>de</strong> tener una forma<br />
arbitraria, pudiendo incluso acomodar simultáneamente varias hipótesis<br />
distintas sobre la posición.<br />
3<br />
Un problema habitual se da si el camino directo (LOS) entre emisor y receptor<br />
está bloqueado, pero existe un camino indirecto para la propagación ultrasónica,<br />
por ejemplo, por reflexión en una pared. En este caso, se darán medidas<br />
z=TOF con un error sistemático respecto al verda<strong>de</strong>ro rango; este problema<br />
pue<strong>de</strong> solventarse, si existe redundancia en el número <strong>de</strong> sensores disponibles,<br />
mediante los llamados algoritmos <strong>de</strong> monitorización <strong>de</strong> la integridad (RAIM).