Abstract -Active SLAM innebär utmaningen för en autonom robot att planera effektiva vägar samtidigt som SLAM-processen. Osäkerheterna i robot-, kart- och sensormätningar samt de dynamiska och rörelsemässiga begränsningarna måste beaktas i planeringsprocessen. I detta dokument formuleras det aktiva SLAM-problemet som ett optimalt banplaneringsproblem. En ny teknik introduceras som utnyttjar en attraherare i kombination med lokala planeringsstrategier som Model Predictive Control (även känt som Model Predictive Control). Avhjälpa Horizon) för att lösa detta problem. En attraherare ger hög nivå uppgift intentioner och införlivar global information om miljön för den lokala planeraren, vilket eliminerar behovet av kostsam global planering med längre horisonter. Det visas att banplanering med en attraherare resulterar i förbättrad prestanda över system som enbart har lokal planering.
REF formulerade det aktiva SLAM-problemet som ett optimalt banplaneringsproblem som försöker maximera karttäckningen och minimera kartosäkerheten.
Active SLAM using Model Predictive Control and Attractor based Exploration
{'venue': '2006 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2006 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}