En robótica , el problema de exploración trata con el uso de un robot para maximizar el conocimiento sobre un área en particular. El problema de exploración surge en situaciones de mapeo robótico y búsqueda y rescate , donde un entorno puede ser peligroso o inaccesible para los humanos. [1]
Descripción general
El problema de exploración surge naturalmente en situaciones en las que se utiliza un robot para inspeccionar un área que es peligrosa o inaccesible para los humanos. El campo de las exploraciones robóticas se basa en varios campos de la recopilación de información y la teoría de la decisión , y se ha estudiado desde la década de 1950.
El primer trabajo en exploración robótica se realizó en el contexto de autómatas de estado finito simples conocidos como bandidos, donde se diseñaron algoritmos para distinguir y mapear diferentes estados en un autómata de estado finito . Desde entonces, el énfasis principal se ha desplazado al dominio de desarrollo de sistemas robóticos, donde se han utilizado robots guiados por algoritmos de exploración para inspeccionar volcanes, [2] búsqueda y rescate y mapeo de minas abandonadas. [3] El sistema de vanguardia actual incluye técnicas avanzadas de localización activa, exploración basada en localización y mapeo simultáneos (SLAM) y exploración cooperativa de múltiples agentes.
Ganancia de información
El concepto clave en el problema de exploración es la noción de obtención de información, es decir, la cantidad de conocimiento adquirido al empujar las fronteras. Una medida probabilística de la ganancia de información se define por la entropía
La función se maximiza si p es una distribución uniforme y se minimiza cuando p es una distribución de masa puntual. Al minimizar la entropía esperada de la creencia, la ganancia de información se maximiza como
Ver también
Referencias
- ^ Thrun, S .; Burgard, W .; Fox, D. (2005). Robótica probabilística . Cambridge: MIT Press . ISBN 978-0-262-20162-9.
- ^ Bares, JE; Wettergreen, DS (1999). "Dante II: descripción técnica, resultados y lecciones aprendidas". La Revista Internacional de Investigación en Robótica . 18 (7): 621. CiteSeerX 10.1.1.41.8358 . doi : 10.1177 / 02783649922066475 .
- ^ Thrun, S .; Hahnel, D .; Ferguson, D .; Montemerlo, M .; Triebel, R .; Burgard, W .; Baker, C .; Omohundro, Z .; Thayer, S .; Whittaker, W. (2003). "Un sistema para el mapeo robótico volumétrico de minas abandonadas". Robótica y Automatización, 2003. Actas. ICRA'03. Conferencia Internacional IEEE sobre . 3 . doi : 10.1109 / ROBOT.2003.1242260 .