Gestión difusa de la incertidumbre aplicada a la localización de robots móviles

Resum

Para localizarse, los robots móviles tienen acceso a medidas relativas y absolutas, Estas medidas se obtienen de sensores que proporcionan las observaciones de los rasgos que rodean la posición del robot y la realimentación de las acciones realizadas por este. Se sabe que todas estas medidas se ven afectadas por diferentes tipos de incertidumbre, como vaguedades, imprecisiones, ambigüedades, faltas de fiabilidad y ruido aleatorio. Además, normalmente estos factores no son independientes entre si. Por tanto, el formalismo utilizado para representar la incertidumbre tiene que ser capaz de representar todos estos tipos y dar cuenta de las diferencias entre ellos. La lógica difusa tiene rasgos que la hacen una herramienta adecuada para a bordar este problema. Esta tesis trata de explorar el uso de las técnicas de lógica difusa para abordar el problema de localización en Robótica Móvil. De hecho, las técnicas basadas en lógica difusa ya han mostrado sus ventajas en otros dominios, como en control difuso y modelado borroso, ambos en el marco de la Robótica Móvil. Esta tesis proporciona una minuciosa discusión acerca del problema de localización, utilizando estas técnicas. Para tratar con la incertidumbre en las medidas, esta se representa utilizando conjuntos difusos, que permiten representar los diferentes factores que afectan a las medidas. Por medio de las herramientas que proporciona el marco de la lógica difusa, combinamos estas medidas considerando la incertidumbre. Por tanto, se aborda el problema de localización siguiendo el típico ciclo utilizado en control difuso, es decir, el ciclo Fuzificaicón-Reglas Difusas-Defuzificación. En función de la forma de representar la certidumbre del robot, que permite reducir la complejidad del método haciendo diferentes Asunciones, se presentan y evalúan dos métodos. Además, se desarrollan varias técnicas para percibir los rasgos del entorno con los que localizar el robot bajo restriccione