A categorization of simultaneous localization and mapping knowledge for mobile robots
Descripción del Articulo
Los robots autónomos están desempeñando un papel importante en las actividades académicas, tecnológicas y científicas. Por lo tanto, su comportamiento es cada vez más complejo. Las principales tareas de los robots autónomos incluyen mapear un entorno y localizarse a sí mismos. Estas tareas comprende...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2020 |
| Institución: | Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación |
| Repositorio: | CONCYTEC-Institucional |
| Lenguaje: | inglés |
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| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12390/2564 https://doi.org/10.1145/3341105.3373974 |
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Los robots autónomos están desempeñando un papel importante en las actividades académicas, tecnológicas y científicas. Por lo tanto, su comportamiento es cada vez más complejo. Las principales tareas de los robots autónomos incluyen mapear un entorno y localizarse a sí mismos. Estas tareas comprenden el problema de localización y mapeo simultáneos (SLAM). La representación del conocimiento de SLAM (p. ej., características del robot, información del entorno, información de mapeo y ubicación), con un modelo estándar y bien definido, proporciona la base para desarrollar soluciones eficientes e interoperables. Sin embargo, hasta donde sabemos, no existe una clasificación común de tales conocimientos. Muchos trabajos existentes basados en la Web Semántica han formulado ontologías para modelar información relacionada solo con algunos aspectos de SLAM, sin un arreglo estándar. En este artículo proponemos una categorización del conocimiento gestionado en SLAM, basada en ontologías existentes y principios de SLAM. También clasificamos ontologías recientes y populares según nuestras categorías propuestas y destacamos las lecciones a aprender de las soluciones existentes. © 2020 ACM. |
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Muchos trabajos existentes basados en la Web Semántica han formulado ontologías para modelar información relacionada solo con algunos aspectos de SLAM, sin un arreglo estándar. En este artículo proponemos una categorización del conocimiento gestionado en SLAM, basada en ontologías existentes y principios de SLAM. 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Por lo tanto, su comportamiento es cada vez más complejo. Las principales tareas de los robots autónomos incluyen mapear un entorno y localizarse a sí mismos. Estas tareas comprenden el problema de localización y mapeo simultáneos (SLAM). La representación del conocimiento de SLAM (p. ej., características del robot, información del entorno, información de mapeo y ubicación), con un modelo estándar y bien definido, proporciona la base para desarrollar soluciones eficientes e interoperables. Sin embargo, hasta donde sabemos, no existe una clasificación común de tales conocimientos. Muchos trabajos existentes basados en la Web Semántica han formulado ontologías para modelar información relacionada solo con algunos aspectos de SLAM, sin un arreglo estándar. En este artículo proponemos una categorización del conocimiento gestionado en SLAM, basada en ontologías existentes y principios de SLAM. 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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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