Aprendizaje probabilístico de características 3D para la navegación robótica mediante láser

  1. Aznar Gregori, Fidel
  2. Pujol López, Mar
  3. Rizo Aldeguer, Ramón
Libro:
XII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial: (CAEPIA 2007). Actas
  1. Borrajo Millán, Daniel (coord.)
  2. Castillo Vidal, Luis (coord.)
  3. Corchado Rodríguez, Juan Manuel (coord.)

Editorial: Universidad de Salamanca

ISBN: 978-84-611-8846-8 978-84-611-8848-2

Año de publicación: 2007

Volumen: 2

Páginas: 71-79

Congreso: Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (12. 2007. Salamanca)

Tipo: Aportación congreso

Resumen

En este artículo se presenta un sistema robótico probabilístico capaz de aprender las características esenciales de distintas zonas del mundo. Una vez aprendidas el robot podrá identificar y localizar los lugares que coincidan potencialmente con las zonas mostradas previamente. Mientras tanto el robot navegará y extraerá un mapa tridimensional del entorno utilizando un único láser SICK-LMS200, montado en posición horizontal, para obtener secciones del mundo. Por otra parte, para poder ampliar el ámbito de aplicación del sistema aquí propuesto, utilizaremos algoritmos de complejidad reducida, que puedan ser implantados en dispositivos con poca memoria y capacidad de proceso.