SLAM Mais Preciso Utilizando Filtro Controlado Aprimorado Por Alinhamento Ativo

EasyChair Preprint 11562

Abstract

Este trabalho apresenta um novo método, chamado Filtro Controlado com Alinhamento Ativo (FCAA), para abordar o problema de Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM). O SLAM tem como objetivo mapear um ambiente desconhecido enquanto estima a trajetória de um agente móvel que se move dentro desse ambiente. O FCAA combina os dois pilares fundamentais do SLAM, alinhamento de varredura e fechamento de laço, em um único processo. O método é inspirado na percepção humana de se localizar e para tal utiliza um mapa mental para se guiar. O FCAA utiliza uma distribuição gaussiana para estimar possíveis poses e realiza o processo de alinhamento em ciclos, onde cada ciclo é influenciado pelos resultados do ciclo anterior. O mecanismo de Alinhamento Ativo é utilizado em cada ciclo para determinar a qualidade de cada uma das possíveis poses, permitindo uma localização e mapeamento simultâneos mais precisos. Foram realizados testes de benchmarking em 5 conjuntos de dados públicos que comprovam a eficácia e eficiência do método proposto.

Keyphrases: Alinhamento, Localização, Mapeamento, Percepção, Robôs

@booklet{EasyChair:11562,
  author    = {Luigi Maciel Ribeiro and Nadia Nedjah and Paulo Victor Rodrigues de Carvalho},
  title     = {More Precise SLAM Using Controlled Filter Augmented with Active Alignment},
  howpublished = {EasyChair Preprint 11562},
  year      = {EasyChair, 2023}}