Pemetaan robotik
Pemetaan robotik adalah disiplin yang terkait dengan penglihatan komputer[1] dan kartografi. robot otonom bertujuan untuk membangun atau menggunakan peta (di luar ruangan) atau denah lantai (dalam ruangan) serta untuk melokasisasi dirinya dan basis pengisian ulang atau isyarat pengisian di dalamnya. Pemetaan robot termasuk cabang yang yang mempelajari dan menerapkan peta atau rencana lokalisasi dan kemampuan untuk membuat peta atau denah oleh robot otonom.
Dengan pemikiran evolusi ini cukup memungkinkan untuk membuat beberapa hewan tetap hidup. Misalnya, untuk beberapa serangga, lingkungan tidak ditafsirkan sebagai peta dan mereka hanya dapat bertahan jika respons dipicu. Strategi navigasi yang sedikit rumit secara situasi dapat meningkatkan kemampuan robot. peta kognitif memungkinkan kemampuan untuk merencanakan dan menggunakan persepsi saat ini, mengingat peristiwa, dan mengantisipasi konsekuensi.
Operasi[sunting | sunting sumber]
Sumber informasi yang dimiliki robot yaitu sumber idiotetis dan alotetis. Sumber idiotetis, saat robot bergerak, robot dapat menggunakan perhitungan yang salah seperti melacak jumlah putaran rodanya dan dapat memberikan posisi absolut robot, tetapi dengan kesalahan kumulatif yang berkembang pesat.
Sumber allothetic sesuai dengan sensor robot seperti mikrofon, kamera, laser, lidar, atau sonar. Masalahnya di sini adalah "perceptual aliasing". Artinya dua tempat yang berbeda dapat dianggap sama. Misalnya, dalam sebuah bangunan, hampir tidak mungkin untuk menentukan lokasi dari informasi visual saja, karena semua koridor mungkin terlihat sama[2]. Model 3D dari lingkungan robot dapat dihasilkan menggunakan sensor pencitraan jarak jauh[3] atau pemindai 3D[4][5].
Referensi[sunting | sunting sumber]
- ^ Fernández-Madrigal, Juan-Antonio (30 September 2012). Simultaneous Localization and Mapping for Mobile Robots: Introduction and Methods: Introduction and Methods. IGI Global. ISBN 978-1-4666-2105-3.
- ^ Filliat, David, and Jean-Arcady Meyer. "Map-based navigation in mobile robots:: I. a review of localization strategies." Cognitive Systems Research 4.4 (2003): 243-282.
- ^ Jensen, Björn, et al. Laser range imaging using mobile robots: From pose estimation to 3D-models. ETH-Zürich, 2005, 2005.
- ^ Surmann, Hartmut, Andreas Nüchter, and Joachim Hertzberg. "An autonomous mobile robot with a 3D laser range finder for 3D exploration and digitalization of indoor environments." Robotics and Autonomous Systems 45.3-4 (2003): 181-198.
- ^ Malik, Aamir Saeed (30 November 2011). Depth Map and 3D Imaging Applications: Algorithms and Technologies: Algorithms and Technologies. IGI Global. ISBN 978-1-61350-327-0.