| Revue: | Computación y sistemas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000423227 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Autores: | Toriz Palacios, Alfredo1 Sánchez López, Abraham2 |
| Instituciones: | 1Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla, Puebla. México 2Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, Puebla. México |
| Año: | 2017 |
| Periodo: | Abr-Jun |
| Volumen: | 21 |
| Número: | 2 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | En este documento se presenta una nueva propuesta para dar solución al problema de asociación de datos para SLAM destinado a la construcción de mapas de ambientes complejos. La idea principal de la que parte la propuesta, es la de utilizar curvas B-Splines como medio para describir obstáculos con geometrías complejas presentes en el área de trabajo y utilizar la información contenida en ellas para encontrar puntos característicos del ambiente que puedan ser asociados. La utilización de esta información para realizar una asociación más exacta es una de las principales contribuciones de este documento, ya que esta tiene un impacto directo sobre la localización del robot y en consecuencia en la calidad del mapa final. El problema es abordado inicialmente comparando los puntos de control que forman tanto las curvas que representan los obstáculos observados en un instante determinado, como las que representan los obstáculos almacenados en el mapa que se está construyendo, relacionando aquellos que se encuentran suficientemente cerca. A continuación, la curvatura de las B-Splines relacionadas es obtenida para extraer puntos característicos (Puntos de inflexión y esquinas) contenidos en las curvas. Finalmente, la información coincidente será utilizada para corregir la posición del robot y la de los obstáculos detectados. Numerosos experimentos han sido llevados a cabo usando información real y simulada, con la finalidad de validar los procesos y algoritmos propuestos en nuestro enfoque. Nuestro método, logra una gran precisión en la construcción de mapas de ambientes complejos, lo cual es casi imposible para las técnicas que existen actualmente |
| Resumen en inglés | This paper presents a new proposal to solve the problem of data association for SLAM used to build of maps of complex environments. The main idea of this proposal is to use B-spline curves as a way to describe obstacles with complex geometries found in the environment and use the information contained in them to find characteristic points that may be associated. The use of this information for a more accurate association process is one of the major contributions of this work, because a robust association has a direct impact on the localization of the robot and thus the quality of the final map. The data association problem was initially addressed by comparing the control points that form both the curves representing the obstacles observed at a given time, and those that represent the obstacles stored in the map being constructed, relating those that are close enough. Then, the curvature of the related B-spline is obtained to extract characteristic points (inflection points and corners) contained in the curves. Finally, the matching information will be used to correct the position of the robot and the detected obstacles. We carried out numerous experiments by using real and simulated information in order to validate the processes and algorithms proposed in our approach. Our method achieves a great precision in map construction of complex environments, which is nearly impossible with techniques that currently exist |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Procesamiento de datos, Mapas de ambientes complejos, Asociación de datos, Curvas B- Spline |
| Keyword: | Data processing, Complex environments maps, Data association, B-Spline curves |
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