16/07/07Robótica Probabilista1 Un primer enfoque para solucionar el problema “Lost & Found” basada en PRM y localización local Josué Sánchez Texis
16/07/07 Robótica Probabilista 2 Problema Se le muestra un objeto al robot, se oculta el objeto. La tarea del robot encontrar dicho objeto dentro de un limite de tiempo Se asume que existe un mapa del ambiente de trabajo
16/07/07 Robótica Probabilista 3 Objetivo general Proponer un método para solucionar el problema “Lost & Foud” utilizando métodos roadmaps probabilistas y localización local para la exploración del ambiente y usar el método SIFT para el reconocimiento del objeto
16/07/07 Robótica Probabilista 4 Objetivos espeficos Proponer una estrategia de exploración del ambiente basado en PRM
16/07/07 Robótica Probabilista 5 Técnicas (1) Método Roadmap Probabilista (PRM). Paso de construcción Paso de expansión Paso de actualización Paso de búsqueda Fase de aprendizaje Fase de consulta ¿Existe camino? NO SI Reportar falla Regresa camino
16/07/07 Robótica Probabilista 6 Técnicas (2) Búsqueda en profundidad para recorrer la red de caminos
16/07/07 Robótica Probabilista 7 Técnicas (3) Generación de muestras Aleatorio uniforme Gaussiano: Ideal para ambientes estrechos La idea general es cubrir todo el espacio libre
16/07/07 Robótica Probabilista 8 Primer modelo Visión SIFT Para reconocer el objeto Métodos roadmaps probabilistas Localización local Monte carlo (marcas) Explorar el ambiente
16/07/07 Robótica Probabilista 9 Primeros resultados (1)
16/07/07 Robótica Probabilista 10 Primeros resultados (2)
16/07/07 Robótica Probabilista 11 Referencias Robot Motion Planning and Control Laboratoire d'Analye et d'Architecture des Systemes Centre National de la Recherche Scientique. LAAS report Previoulsy published as: Lectures Notes in Control and Information Sciences 229.Springer, ISBN , 1998, 343p. Sergio Francisco Hernández Alamilla. “Navegación de un Robot Móvil en Ambientes Interiores Usando Marcas Naturales del Ambiente” Carlos Isaías García Bautista. “Localización Robótica Monte Carlo utilizando Características Invariantes”