Abstract-This paper överväger vad som kan åstadkommas med hjälp av en mobil robot som har begränsad avkänning. För navigering och kartering har roboten bara en sensor, som spårar riktningar djup diskontinuiteter. Det finns inga koordinater, och roboten får en primitiv rörelse som gör att den kan röra sig mot diskontinuiteter. Roboten är oförmögen att utföra lokalisering eller mäta några avstånd eller vinklar. Icke desto mindre, när roboten släpps in i en okänd planar miljö, bygger den en datastruktur, kallad Gap Navigation Tree, som gör det möjligt för den att navigera optimalt i termer av Euclidean avstånd reste. På sätt och vis kan roboten lära sig den kritiska information som finns i den klassiska färdplanen för kortaste vägen, även om den förvånansvärt nog inte kan ta fram metriska uppgifter. Vi bevisar dessa resultat för fallet med en punkt robot placeras i en helt enkelt ansluten, bitvis-analytisk plana miljö. Fallet med multiplikatoruppkopplade miljöer tas också upp, där det visas att det behövs ytterligare bedömningsantaganden. På grund av den begränsade sensorn som ges till roboten är global optimal navigering omöjlig; dock uppnår vår strategi lokalt optimal (inom en homotopy klass) navigering, vilket är det bästa som är teoretiskt möjligt under denna robotmodell.
I REF föreslås en dynamisk datastruktur (kallad GNT för glappnavigeringsträdet).
Distance-Optimal Navigation in an Unknown Environment Without Sensing Distances
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}