Desarrollo de algoritmo de mezclado de mapas por ocupación de celdas aplicado a la navegación y exploración colaborativa de entornos internos desconocidos (2017)
Durante la última década, el problema de SLAM ha sido ampliamente estudiado y divulgado. Han surgido técnicas que proponen una buena solución y nuevos desafíos que buscan ampliar el horizonte de aplicaciones y aproximaciones al problema de SLAM. Un reciente desafío propone la extensión del SLAM, aplicado a un único agente, al Multi-SLAM, donde 2 o más robots interactúan con el fin de cumplir una única tarea: la obtención de un mapa global único y consistente con el entorno explorado. Dicha obtención del mapa global, a partir de reconstrucciones parciales reportadas por los robots, es el problema de mayor relevancia en el campo del Multi-SLAM. Este trabajo investigativo propone una solución al problema del Multi-SLAM, abordandolo con las herramientas que brinda la Visión por Computador. En detalle, se expondrán conceptos básicos de SLAM y Multi-SLAM, el diseño y desarrollo de un algoritmo de mezcla de mapas por ocupación de celda y su validación, y la presentación de un detector de esquinas nuevo, el cual fue desarrollado en este trabajo. Así mismo, se mostrará el diseño de un algoritmo de toma de decisión para el control de robots móviles en el entorno y su integración con el algoritmo que mezcla mapas. Los resultados obtenidos demuestran que los algoritmos desarrollados en este trabajo son una aproximación consistente y aplicable al campo del Multi-SLAM para operaciones en tiempo real, lo que supone un notable avance en este campo.