Este trabalho aborda o problema da localização e mapeamento simultâneos (SLAM), desenvolvendo algoritmos com garantias globais de convergência e estabilidade, e que cubram as suas principais formulações em termos dos sensores de perceção externa utilizados. A estratégia desenvolvida passa
por (i) projetar um observador para o mapa relativo com garantias globais de convergência para a sua dinâmica de erro; e (ii) encontrar uma estratégia complementar que permita a determinação da posição e atitude do veículo partindo do mapa relativo baseado nos sensores e da posição e atitude iniciais.
Introdução
SLAM, como a designação indica, é o problema de navegar um veículo inserido num ambiente desconhecido, através da construção de um mapa da área e da utilização desse mesmo mapa com o intuito de determinar a posição do veículo, sem necessitar de qualquer tipo de conhecimento a priori acerca da zona. Este é um problema de grande relevância na área dos veículos autónomos a operar em ambientes nos quais a utilização de sistemas de posicionamento globais não é uma opção viável [1]. Inúmeros cenários beneficiam da utilização de técnicas de SLAM, desde vigilância, busca e salvamento, inspeção de infraestruturas, entre outros. Dependendo da aplicação em questão, vários tipos de sensores que permitem detetar objetos (ou marcas) no terreno são considerados, sejam estas marcas naturalmente extraídas ou artificialmente colocadas. Na formulação mais comum, denominada range-and-bearing SLAM ou RB-SLAM, toda a informação acerca da posição relativa de uma marca está disponível numa só medida, tipicamente obtida através de SONARs, LiDARs, ou conjuntos de câmaras. Existem, no entanto, outras formulações de interesse, como por exemplo aquelas que pressupõem a utilização de câmaras monoculares, ou seja, aquelas em que as medidas disponíveis se resumem a direções (conhecido como bearing-only SLAM ou BO-SLAM) [2] ou aquelas que pressupõem a colocação de emissores no ambiente para cálculo de distâncias a um recetor a bordo (conhecido como range-only SLAM ou RO SLAM) [3]. Um dos maiores desafios no projeto de algoritmos para SLAM é particularmente importante nestas duas formulações: a inicialização das estimativas. Por sua vez, esta está intimamente ligada com a inexistência de garantias de convergência e estabilidade na generalidade dos algoritmos para SLAM.
Pedro Lourenço
SPR – Sociedade Portuguesa de Robótica
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