Локализация автономного мобильного робота в динамической среде: нейросетевое решение проблемы

Abstract

Проблема самолокализации мобильного робота неразрывно связана с проблемой навигации в динамической среде. Не зная собственного положения в пространстве, нахождение роботом цели не представляется возможным. Решение этой фундаментальной проблемы навигации зависит от структуры и полноты знаний робота о характере местности, в которой он оперирует. Это предусматривает выделение отличительных признаков среды, которые помогут роботу в будущем определить свое собственное положение в пространстве. Эффективность решения этой задачи во многом зависит от того, как организованы знания – т.е. от того, как осуществляется построение карты среды и насколько быстро робот может извлечь из нее информацию, чтобы определить свое положение в пространстве. Решение проблемы осложняется динамическим фактором среды: за отличительные признаки могут быть приняты двигающиеся объекты. Поэтому толерантность навигационной системы к случайным ошибкам является основополагающим фактором. В данной статье рассмотрен вариант топологического решения задачи локализации на базе нейронной сети встречного распространения, которая осуществляет привязку перекрестков (отличительных признаков) к глобальной координатной системе в задаче навигации внутри помещений. Рассмотрены преимущества и недостатки данного подхода.