Improving Monte Carlo Localization with Strategic Navigation Policies and Optimal Landmark Placement

Autores

Palavras-chave:

Monte Carlo Localization, Robotics, Evaluation, Landmarks

Resumo

An important problem in robotics is to determine and maintain the position of a robot that moves through a known environment with indistinguishable landmarks. This problem is made difficult due to the inherent noise in robot movement and sensor readings. Monte Carlo Localization (MCL) is a frequently used technique to solve this problem, and its performance intuitively depends on how the robot explores the environment and the position of the landmarks. In this paper, we propose a navigation policy to reduce the number of steps required by the robot to find its location together with the optimal landmark placement for this policy. This proposal is evaluated and compared against other policies using two specific metrics that indicate its superiority.

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Biografia do Autor

Henrique José dos Santos Ferreira Júnior, Universidade Federal do Rio de Janeiro

Sou graduando em Engenharia de Controle e Automação pela UFRJ e trabalho com veículos autônomos desde 2017.

Comecei a construir minha carreira em veículos autônomos na UFRJ Nautilus quando trabalhei com um Veículo Subaquático Autônomo (AUV). Lá comecei como desenvolvedor de software, depois me tornei coordenador de software e, por fim, o capitão da equipe. Graças a um esforço coletivo, a UFRJ Nautilus chegou às semifinais da competição RoboSub, em 2018 e 2019.

Atualmente, sou estagiário na engenharia de software da TideWise. Desenvolvo os sistemas para embarcações autônomas de superfície (ASVs). Na TideWise estou contribuindo para o primeiro ASV brasileiro.

Além disso, atualmente sou aluno de iniciação científica orientado pelo prof. PhD. Daniel R. Figueiredo. Nossas pesquisas se concentram na avaliação do desempenho da Localização de Monte Carlo (MCL) em diferentes cenários e na execução de diferentes políticas de navegação.

Daniel Ratton Figueiredo, Universidade Federal do Rio de Janeiro

Daniel Ratton Figueiredo received a BS cum laude degree in Computer Science and MSc degree in Computer and Systems Engineering from the Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ) Brazil, in 1996 and 1999, respectively. He received a MSc and PhD degrees in Computer Science from the University of Massachusetts Amherst (UMass) in 2005. He worked as a post-doc researcher at the Swiss Federal Institute of Technology, Lausanne (EPFL). In 2007, he joined the Department of Computer and Systems Engineering (PESC/COPPE) at the Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ), Brazil where he currently holds an associate professor position. He has a Research Productivity Fellowship granted by CNPq (since 2009) and is member of the Young Scientists Program granted by FAPERJ (since 2010). His main interests are in Network Science and Computer Networks, in particular modeling system dynamics in networks.

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Publicado

2020-11-15