Improving Monte Carlo Localization with Strategic Navigation Policies and Optimal Landmark Placement

• Henrique José dos S. Ferreira Júnior Universidade Federal do Rio de Janeiro
• Daniel Ratton Figueiredo Universidade Federal do Rio de Janeiro

Resumo

Um problema importante na robótica é determinar e manter a posição de um robô que se move por um conhecido ambiente com pontos de referência indistinguíveis. Esse problema é dificultado devido ao ruído inerente na movimentação do robô e nas leituras do sensor. A Localização por Monte Carlo (MCL) é uma técnica usada com frequência para resolver esse problema, e seu desempenho depende intuitivamente de como o robô explora o ambiente e a posição dos pontos de referência. Neste artigo, propomos uma política de navegação para reduzir o número de passos exigidos pelo robô para encontrar sua localização, juntamente com o posicionamento ideal das referências para essa política. Essa proposta é avaliada e comparada com outras políticas usando métricas que indicam sua superioridade.

Palavras-chave: Localização por Monte Carlo, otimização, mapa, pontos de referência, localização ativa, política de navegação, avaliação, desempenho

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