particle filter localization
0 localización por filtro de partículas
Algoritmo para la autolocalización de los robots. Dado un mapa del entorno, el algoritmo calcula la posición y orientación de un robot a medida que se mueve y detecta el entorno. El algoritmo utiliza un filtro de partículas para representar la distribución de los estados probables, donde cada partícula representa un estado posible, una hipótesis de dónde está el robot. El algoritmo normalmente comienza con una distribución aleatoria uniforme de partículas sobre el espacio de configuración, lo que significa que el robot no tiene información acerca de dónde está y asume que es igualmente probable que se encuentre en cualquier punto del espacio. Cada vez que el robot se mueve, desplaza las partículas para predecir su nuevo estado después del movimiento. Cada vez que el robot detecta algo, las partículas se vuelven a muestrear basándose en una estimación Bayesiana recursiva, es decir, qué tan bien se correlacionan los datos reales detectados con el estado predicho. En última instancia, las partículas deben converger hacia la posición real del robot.
