ГЛАВА 6. ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕТОДЫ ЛОКАЛИЗАЦИИ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ C ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВИЗУАЛЬНЫХ ОРИЕНТИРОВ ПРИ НАВИГАЦИИ ПО КАРТЕ
Процедура локализации является одной из фундаментальных задач, решаемых бортовой навигационной системой мобильного робота. При глобальной навигации по карте, информация о местоположении робота в рабочем пространстве является ключевой для большинства задач управления роботом.
Во время функционирования робота процедура локализации должна непрерывно вычислять его изменяющееся местоположение рабочем пространстве. Для непрерывного отслеживания локальных перемещений обычно используются установленные на колесах робота импульсные датчики пройденного пути и интегрирование уравнений движения робота - система одометрии. Но с увеличением пройденной дистанции в данной системе накапливается ошибка позиционирования, которая требует обязательной коррекции с использованием дополнительной информации.Локализация с использованием простых и надежных методов, таких как внешние глобальные системы позиционирования (GPS), во-первых, не всегда возможна (например, при работе в помещениях), а во-вторых, нарушает принцип автономности мобильного робота, так как ставит его функционирование в прямую зависимость от работы внешней, по отношению к роботу, системы позиционирования. Поэтому сейчас актуальна проблема разработки и практического применения методов автономной локализации, способных определить местоположение робота без помощи внешних систем при работе в помещениях.
Обязательной для системы локализации является возможность определять местоположение робота при отсутствии какой-либо начальной информации о его текущем местоположении (в момент его включения) — так называемая задача глобальной локализации. Система локализации должна быть устойчивой к ошибкам и сбоям в других навигационных процедурах, а также к подаче на ее вход некорректных и зашумленных сенсорных данных с помехами и некорректного начального местоположения.
В последнее время было предложено и успешно применено большое количество разнообразных методов локализации от алгоритмов триангуляции до вероятностных методов.
Вероятностные методы, к которым относятся Марковские методы локализации, позволяют комплексно решать все указанные задачи локализации с любой степенью неопределенности рабочего пространства (РП) и наличии зашумленных сенсорных данных. Однако существующие вероятностныеметоды локализации могут потребовать значительного объема памяти и вычислительных ресурсов при увеличении площади РП и точности определения местоположения MP5что делает их неэффективными при работе в режиме реального времени. Различные модификации вероятностных методов локализации хотя и частично решают эти проблемы, варьируя объем вычислительных затрат и изменяя размер множества «пробных» местоположений робота (пробных точек), но они чувствительны к количеству вычисляемых пробных точек и они медленнее восстанавливают корректное местоположение MP после сбоев в системе.
Данная глава посвящена исследованиям методов локализации мобильных роботов используемых для определения местоположения роботов при навигации по карте. Рассматриваются вероятностные методы локализации, позволяющие решать поставленную задачу при любом уровне неопределенности информации о местоположении робота, а также в условиях неполных сенсорных данных об окружающей среде и о движениях робота.
6.1.