Navigace mobilních robotů v neznámém prostředí s využitím měření vzdáleností

The ability of a robot to navigate itself in the environment is a crucial step towards its autonomy. Navigation as a subtask of the development of autonomous robots is the subject of this thesis, focusing on the development of a method for simultaneous localization an mapping (SLAM) of mobile robots in six degrees of freedom (DOF). As a part of this research, a platform for 3D range data acquisition based on a continuously inclined laser rangefinder was developed. This platform is presented, evaluating the measurements and also presenting the robotic equipment on which the platform can be fitted. The localization and mapping task is equal to the registration of multiple 3D images into a common frame of reference. For this purpose, a method based on the Iterative Closest Point (ICP) algorithm was developed. First, the originally implemented SLAM method is presented, focusing on the time-wise performance and the registration quality issues introduced by the implemented algorithms. In order to accelerate and improve the quality of the time-demanding 6DOF image registration, an extended method was developed. The major extension is the introduction of a factorized registration, extracting 2D representations of vertical objects called leveled maps from the 3D point sets, ensuring these representations are 3DOF invariant. The extracted representations are registered in 3DOF using ICP algorithm, allowing pre-alignment of the 3D data for the subsequent robust 6DOF ICP based registration. The extended method is presented, showing all important modifications to the original method. The developed registration method was evaluated using real 3D data acquired in different indoor environments, examining the benefits of the factorization and other extensions as well as the performance of the original ICP based method. The factorization gives promising results compared to a single phase 6DOF registration in vertically structured environments. Also, the disadvantages of the method are discussed, proposing possible solutions. Finally, the future prospects of the research are presented.Schopnost lokalizace a navigace je podmínkou autonomního provozu mobilních robotů. Předmětem této disertační práce jsou navigační metody se zaměřením na metodu pro simultánní lokalizaci a mapování (SLAM) mobilních robotů v šesti stupních volnosti (6DOF). Nedílnou součástí tohoto výzkumu byl vývoj platformy pro sběr 3D vzdálenostních dat s využitím kontinuálně naklápěného laserového řádkového scanneru. Tato platforma byla vyvinuta jako samostatný modul, aby mohla být umístěna na různé šasi mobilních robotů. Úkol lokalizace a mapování je ekvivalentní registraci více 3D obrazů do společného souřadného systému. Pro tyto účely byla vyvinuta metoda založená na algoritmu Iterative Closest Point Algorithm (ICP). Původně implementovaná verze navigační metody využívá ICP s akcelerací pomocí kd-stromů přičemž jsou zhodnoceny její kvalitativní a výkonnostní aspekty. Na základě této analýzy byly vyvinuty rozšíření původní metody založené na ICP. Jednou z hlavních modifikací je faktorizace registračního procesu, kdy tato faktorizace je založena na redukci dat: vytvoření 2D „leveled“ map (ve smyslu jednoúrovňových map) ze 3D vzdálenostních obrazů. Pro tuto redukci je technologicky i algoritmicky zajištěna invariantnost těchto map vůči třem stupňům volnosti. Tyto redukované mapy jsou registrovány pomocí ICP ve zbylých třech stupních volnosti, přičemž získaná transformace je aplikována na 3D data za účelem před-registrace 3D obrazů. Následně je provedena robustní 6DOF registrace. Rozšířená metoda je v disertační práci v popsána spolu se všemi podstatnými modifikacemi. Vyvinutá metoda byla otestována a zhodnocena s využitím skutečných 3D vzdálenostních dat naměřených v různých vnitřních prostředích. Jsou zhodnoceny přínosy faktorizace a jiných modifikací ve srovnání s původní jednofázovou 6DOF registrací, také jsou zmíněny nevýhody implementované metody a navrženy způsoby jejich řešení. Nakonec následuje návrh budoucího výzkumu a diskuse o možnostech dalšího rozvoje.

A Moving 3D Laser Scanner for Automated Underbridge Inspection

Recent researches have proven that the underbridge geometry can be reconstructed by mounting a 3D laser scanner on a motorized cart travelling on a walkway located under the bridge. The walkway is moved by a truck and the accuracy of the bridge model depends on the accuracy of the trajectory of the scanning head with respect to a fixed reference system. In this paper, we describe a vision-based measurement system that can be used to identify the relative motion of the cart that moves the 3D laser scanner with respect to the walkway. The orientation of the walkway with respect to the bridge is determined using inclinometers and a camera that detect the position of a laser spot, while the position of the truck with respect to the bridge is measured using a conventional odometer. The accuracy of the proposed system was initially evaluated by numerical simulations and successively verified by experiments in laboratory conditions. The complete system has then been tested by comparing the geometry of buildings reconstructed using the proposed system with the geometry obtained with a static scan. Results showed that the error is less than 6 mm; given the satisfying quality of the point clouds obtained, it is also possible to detect small defects on the surface

Autonomous navigation and mapping of mobile robots based on 2D/3D cameras combination

Aufgrund der tendenziell zunehmenden Nachfrage an Systemen zur Unterstützung des alltäglichen Lebens gibt es derzeit ein großes Interesse an autonomen Systemen. Autonome Systeme werden in Häusern, Büros, Museen sowie in Fabriken eingesetzt. Sie können verschiedene Aufgaben erledigen, beispielsweise beim Reinigen, als Helfer im Haushalt, im Bereich der Sicherheit und Bildung, im Supermarkt sowie im Empfang als Auskunft, weil sie dazu verwendet werden können, die Verarbeitungszeit zu kontrollieren und präzise, zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Ein Forschungsgebiet autonomer Systeme ist die Navigation und Kartenerstellung. Das heißt, mobile Roboter sollen selbständig ihre Aufgaben erledigen und zugleich eine Karte der Umgebung erstellen, um navigieren zu können. Das Hauptproblem besteht darin, dass der mobile Roboter in einer unbekannten Umgebung, in der keine zusätzlichen Bezugsinformationen vorhanden sind, das Gelände erkunden und eine dreidimensionale Karte davon erstellen muss. Der Roboter muss seine Positionen innerhalb der Karte bestimmen. Es ist notwendig, ein unterscheidbares Objekt zu finden. Daher spielen die ausgewählten Sensoren und der Register-Algorithmus eine relevante Rolle. Die Sensoren, die sowohl Tiefen- als auch Bilddaten liefern können, sind noch unzureichend. Der neue 3D-Sensor, nämlich der "Photonic Mixer Device" (PMD), erzeugt mit hoher Bildwiederholfrequenz eine Echtzeitvolumenerfassung des umliegenden Szenarios und liefert Tiefen- und Graustufendaten. Allerdings erfordert die höhere Qualität der dreidimensionalen Erkundung der Umgebung Details und Strukturen der Oberflächen, die man nur mit einer hochauflösenden CCD-Kamera erhalten kann. Die vorliegende Arbeit präsentiert somit eine Exploration eines mobilen Roboters mit Hilfe der Kombination einer CCD- und PMD-Kamera, um eine dreidimensionale Karte der Umgebung zu erstellen. Außerdem wird ein Hochleistungsalgorithmus zur Erstellung von 3D Karten und zur Poseschätzung in Echtzeit unter Verwendung des "Simultaneous Localization and Mapping" (SLAM) Verfahrens präsentiert. Der autonom arbeitende, mobile Roboter soll ferner Aufgaben übernehmen, wie z.B. die Erkennung von Objekten in ihrer Umgebung, um verschiedene praktische Aufgaben zu lösen. Die visuellen Daten der CCD-Kamera liefern nicht nur eine hohe Auflösung der Textur-Daten für die Tiefendaten, sondern werden auch für die Objekterkennung verwendet. Der "Iterative Closest Point" (ICP) Algorithmus benutzt zwei Punktwolken, um den Bewegungsvektor zu bestimmen. Schließlich sind die Auswertung der Korrespondenzen und die Rekonstruktion der Karte, um die reale Umgebung abzubilden, in dieser Arbeit enthalten.Presently, intelligent autonomous systems have to perform very interesting tasks due to trendy increases in support demands of human living. Autonomous systems have been used in various applications like houses, offices, museums as well as in factories. They are able to operate in several kinds of applications such as cleaning, household assistance, transportation, security, education and shop assistance because they can be used to control the processing time, and to provide precise and reliable output. One research field of autonomous systems is mobile robot navigation and map generation. That means the mobile robot should work autonomously while generating a map, which the robot follows. The main issue is that the mobile robot has to explore an unknown environment and to generate a three dimensional map of an unknown environment in case that there is not any further reference information. The mobile robot has to estimate its position and pose. It is required to find distinguishable objects. Therefore, the selected sensors and registered algorithms are significant. The sensors, which can provide both, depth as well as image data are still deficient. A new 3D sensor, namely the Photonic Mixer Device (PMD), generates a high rate output in real-time capturing the surrounding scenario as well as the depth and gray scale data. However, a higher quality of three dimension explorations requires details and textures of surfaces, which can be obtained from a high resolution CCD camera. This work hence presents the mobile robot exploration using the integration of CCD and PMD camera in order to create a three dimensional map. In addition, a high performance algorithm for 3D mapping and pose estimation of the locomotion in real time, using the "Simultaneous Localization and Mapping" (SLAM) technique is proposed. The flawlessly mobile robot should also handle the tasks, such as the recognition of objects in its environment, in order to achieve various practical missions. Visual input from the CCD camera not only delivers high resolution texture data on depth volume, but is also used for object recognition. The “Iterative Closest Point” (ICP) algorithm is using two sets of points to find out the translation and rotation vector between two scans. Finally, the evaluation of the correspondences and the reconstruction of the map to resemble the real environment are included in this thesis

Using mobile multi-camera unit for real-time 3D motion estimation and map building of indoor environment

Real-time 3D map building and 3D motion estimation using only visual data are two challenging problems which have been intensively studied by the machine vision community in the past decade. In order to successfully build a 3D map, the accurate 3D motion estimation of the input sensor during the map building process is needed. Up to now, most of the attempts to improve the 3D motion estimation process have been concentrated on the software algorithms used. However, despite the use of sophisticated algorithms, accurate 3D motion information is still hindered by the limitation of the visual sensor used, e.g. a single camera with small field of view which suffers the motion ambiguity problem in the case of small movements, leading to inaccurate motion information and poor map quality. This thesis work proposes a new piece of multi-camera hardware to be used as a 3D visual sensing device for the real-time 3D motion estimation and 3D map building problems. Instead of focusing only on the software solution, this work takes an alternative approach to improve the motion estimation accuracy and robustness by means of a better hardware design. A multi-camera unit (MCU) which is aimed for high accuracy 3D motion detection is constructed. It consists of three pairs of stereo cameras which are put together as a compact, mobile hardware platform. This unique camera arrangement eliminates the motion ambiguity error found in single camera systems and so accurate motion estimation is obtained. The increased field of view by means of multiple cameras also enables a simple but accurate detection of 3D movement of the camera in real-time without any complex calculations. The accompanied algorithms which are needed for the real-time 3D motion estimation including the real-time feature detection and feature matching as well as outlier rejection schemes are also implemented for the MCU system. Moreover, the FastSLAM algorithm for real-time 3D localization and map building approach is implemented in order to maintain a consistent feature point map and the location and orientation of the MCU. As a result, the proposed 3D motion estimation and 3D map building using the MCU system gives a better performance compared to the conventional, single camera systems as confirmed by the simulation results and real world experiments. This is especially the case for 3D motion estimation performances, where the motion ambiguity error is being compensated in both rotation and translation cases. The probabilistic approach for 3D feature point map building shows a strong real-time performance and consistency with good accuracy. Finally, the proposed multi-camera hardware is used for a 3D photorealistic map building task where a high quality 3D model which correctly replicates the surrounding environment can be constructed in real-time.3D-Kartengenerierung und 3D-Bewegungsschätzung in Echtzeit ausschließlich unter Verwendung visueller Daten sind zwei anspruchsvolle Problemstellungen, mit denen sich der Arbeitskreis zum maschinellen Sehen in den vergangenen Jahren intensiv auseinandergesetzt hat. Für die erfolgreiche Erstellung einer 3D-Karte bedarf es der genauen 3D-Bewegungsschätzung mit Hilfe eines Eingangssensors während des Kartierungsprozesses. Bisher waren die meisten Versuche zur Verbesserung der 3D-Bewegungsschätzung vor allem auf die eingesetzten Software-Algorithmen gerichtet. Doch trotz ausgeklügelter Algorithmen wird eine exakte 3D-Bewegungsschätzung weiterhin durch die Grenzen behindert, die durch den verwendeten visuellen Sensor hervorgerufen werden. Eine einzelne Kamera besitzt nur ein kleines Sichtfeld, was zum Problem der Bewegungsmehrdeutigkeit im Fall kleiner Bewegungen führt und damit zu ungenauen Bewegungsinformationen und einer schlechten Kartenqualität. Diese Doktorarbeit stellt eine neue Multikamera-Hardware vor, die als ein optisches 3D-Messgerät zur Lösung der Probleme der Echtzeit-3D-Bewegungsschätzung und -3D-Kartierung verwendet werden kann. Der Fokus liegt dabei nicht allein auf der Software-Lösung, sondern geht einen alternativen Weg zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Bewegungsschätzung, nämlich mit Hilfe eines besseren Hardware-Designs. Das Ergebnis dieser Herangehensweise ist eine Multikameraeinheit (MKE), die auf eine extrem genaue 3D-Bewegungsdetektion ausgelegt ist. Sie besteht aus drei Stereokamerapaaren, die zu einer kompakten, mobilen Hardwareplattform zusammengefügt werden. Die einzigartige Kameraanordnung beseitigt die Mehrdeutigkeit des Bewegungsfehlers, welche man in Einzelkamerasystemen findet, und liefert so eine präzise Bewegungsschätzung. Das erweiterte Sichtfeld dank mehrerer Kameras ermöglicht außerdem eine einfache, aber genaue Detektion der 3D-Bewegung der Kamera in Echtzeit ohne komplizierte Berechnungen. Die begleitenden Algorithmen, die für die Echtzeit-3D-Bewegungsschätzung benötigt werden, einschließlich der Detektion und des Abgleichs von Merkmalen in Echtzeit sowie Algorithmen zur Unterdrückung von Ausreißern, werden ebenfalls für die MKE implementiert. Darüber hinaus wird der FastSLAM-Algorithmus für die simultane Echtzeit-3D-Lokalisierung und Kartenerstellung implementiert, um eine einheitliche Merkmalpunktkarte und den Standort und die Ausrichtung der MKE beizubehalten. Infolge dessen erbringt das vorgestellte 3D-Bewegungsschätzungs- und 3D-Kartierungssystem mittels der MKE im Vergleich zu den herkömmlichen Einzelkamerasystemen eine höhere Leistung, was durch Simulationsergebnisse und Experimente unter realen Bedingungen bestätigt wird. Dies gilt besonders für die Leistungsfähigkeit der 3D-Bewegungsschätzung, bei der sowohl die rotatorische als auch die translatorische Mehrdeutigkeit des Bewegungsfehlers kompensiert wird. Der wahrscheinlichkeitstheoretische Ansatz für die Generierung von Merkmalpunktkarten zeigt eine hohe Echtzeit-Leistung und Konsistenz mit guter Genauigkeit. Schließlich wird die vorgestellte Multikamera-Hardware für 3D-fotorealistische Kartierungsprojekte verwendet, in denen ein hochwertiges 3D-Modell, welches die Umgebung korrekt repliziert, in Echtzeit erstellt werden kann

Efficient Dense Registration, Segmentation, and Modeling Methods for RGB-D Environment Perception

One perspective for artificial intelligence research is to build machines that perform tasks autonomously in our complex everyday environments. This setting poses challenges to the development of perception skills: A robot should be able to perceive its location and objects in its surrounding, while the objects and the robot itself could also be moving. Objects may not only be composed of rigid parts, but could be non-rigidly deformable or appear in a variety of similar shapes. Furthermore, it could be relevant to the task to observe object semantics. For a robot acting fluently and immediately, these perception challenges demand efficient methods. This theses presents novel approaches to robot perception with RGB-D sensors. It develops efficient registration, segmentation, and modeling methods for scene and object perception. We propose multi-resolution surfel maps as a concise representation for RGB-D measurements. We develop probabilistic registration methods that handle rigid scenes, scenes with multiple rigid parts that move differently, and scenes that undergo non-rigid deformations. We use these methods to learn and perceive 3D models of scenes and objects in both static and dynamic environments. For learning models of static scenes, we propose a real-time capable simultaneous localization and mapping approach. It aligns key views in RGB-D video using our rigid registration method and optimizes the pose graph of the key views. The acquired models are then perceived in live images through detection and tracking within a Bayesian filtering framework. An assumption frequently made for environment mapping is that the observed scene remains static during the mapping process. Through rigid multi-body registration, we take advantage of releasing this assumption: Our registration method segments views into parts that move independently between the views and simultaneously estimates their motion. Within simultaneous motion segmentation, localization, and mapping, we separate scenes into objects by their motion. Our approach acquires 3D models of objects and concurrently infers hierarchical part relations between them using probabilistic reasoning. It can be applied for interactive learning of objects and their part decomposition. Endowing robots with manipulation skills for a large variety of objects is a tedious endeavor if the skill is programmed for every instance of an object class. Furthermore, slight deformations of an instance could not be handled by an inflexible program. Deformable registration is useful to perceive such shape variations, e.g., between specific instances of a tool. We develop an efficient deformable registration method and apply it for the transfer of robot manipulation skills between varying object instances. On the object-class level, we segment images using random decision forest classifiers in real-time. The probabilistic labelings of individual images are fused in 3D semantic maps within a Bayesian framework. We combine our object-class segmentation method with simultaneous localization and mapping to achieve online semantic mapping in real-time. The methods developed in this thesis are evaluated in experiments on publicly available benchmark datasets and novel own datasets. We publicly demonstrate several of our perception approaches within integrated robot systems in the mobile manipulation context.Effiziente Dichte Registrierungs-, Segmentierungs- und Modellierungsmethoden für die RGB-D Umgebungswahrnehmung In dieser Arbeit beschäftigen wir uns mit Herausforderungen der visuellen Wahrnehmung für intelligente Roboter in Alltagsumgebungen. Solche Roboter sollen sich selbst in ihrer Umgebung zurechtfinden, und Wissen über den Verbleib von Objekten erwerben können. Die Schwierigkeit dieser Aufgaben erhöht sich in dynamischen Umgebungen, in denen ein Roboter die Bewegung einzelner Teile differenzieren und auch wahrnehmen muss, wie sich diese Teile bewegen. Bewegt sich ein Roboter selbständig in dieser Umgebung, muss er auch seine eigene Bewegung von der Veränderung der Umgebung unterscheiden. Szenen können sich aber nicht nur durch die Bewegung starrer Teile verändern. Auch die Teile selbst können ihre Form in nicht-rigider Weise ändern. Eine weitere Herausforderung stellt die semantische Interpretation von Szenengeometrie und -aussehen dar. Damit intelligente Roboter unmittelbar und flüssig handeln können, sind effiziente Algorithmen für diese Wahrnehmungsprobleme erforderlich. Im ersten Teil dieser Arbeit entwickeln wir effiziente Methoden zur Repräsentation und Registrierung von RGB-D Messungen. Zunächst stellen wir Multi-Resolutions-Oberflächenelement-Karten (engl. multi-resolution surfel maps, MRSMaps) als eine kompakte Repräsentation von RGB-D Messungen vor, die unseren effizienten Registrierungsmethoden zugrunde liegt. Bilder können effizient in dieser Repräsentation aggregiert werde, wobei auch mehrere Bilder aus verschiedenen Blickpunkten integriert werden können, um Modelle von Szenen und Objekte aus vielfältigen Ansichten darzustellen. Für die effiziente, robuste und genaue Registrierung von MRSMaps wird eine Methode vorgestellt, die Rigidheit der betrachteten Szene voraussetzt. Die Registrierung schätzt die Kamerabewegung zwischen den Bildern und gewinnt ihre Effizienz durch die Ausnutzung der kompakten multi-resolutionalen Darstellung der Karten. Die Registrierungsmethode erzielt hohe Bildverarbeitungsraten auf einer CPU. Wir demonstrieren hohe Effizienz, Genauigkeit und Robustheit unserer Methode im Vergleich zum bisherigen Stand der Forschung auf Vergleichsdatensätzen. In einem weiteren Registrierungsansatz lösen wir uns von der Annahme, dass die betrachtete Szene zwischen Bildern statisch ist. Wir erlauben nun, dass sich rigide Teile der Szene bewegen dürfen, und erweitern unser rigides Registrierungsverfahren auf diesen Fall. Unser Ansatz segmentiert das Bild in Bereiche einzelner Teile, die sich unterschiedlich zwischen Bildern bewegen. Wir demonstrieren hohe Segmentierungsgenauigkeit und Genauigkeit in der Bewegungsschätzung unter Echtzeitbedingungen für die Verarbeitung. Schließlich entwickeln wir ein Verfahren für die Wahrnehmung von nicht-rigiden Deformationen zwischen zwei MRSMaps. Auch hier nutzen wir die multi-resolutionale Struktur in den Karten für ein effizientes Registrieren von grob zu fein. Wir schlagen Methoden vor, um aus den geschätzten Deformationen die lokale Bewegung zwischen den Bildern zu berechnen. Wir evaluieren Genauigkeit und Effizienz des Registrierungsverfahrens. Der zweite Teil dieser Arbeit widmet sich der Verwendung unserer Kartenrepräsentation und Registrierungsmethoden für die Wahrnehmung von Szenen und Objekten. Wir verwenden MRSMaps und unsere rigide Registrierungsmethode, um dichte 3D Modelle von Szenen und Objekten zu lernen. Die räumlichen Beziehungen zwischen Schlüsselansichten, die wir durch Registrierung schätzen, werden in einem Simultanen Lokalisierungs- und Kartierungsverfahren (engl. simultaneous localization and mapping, SLAM) gegeneinander abgewogen, um die Blickposen der Schlüsselansichten zu schätzen. Für das Verfolgen der Kamerapose bezüglich der Modelle in Echtzeit, kombinieren wir die Genauigkeit unserer Registrierung mit der Robustheit von Partikelfiltern. Zu Beginn der Posenverfolgung, oder wenn das Objekt aufgrund von Verdeckungen oder extremen Bewegungen nicht weiter verfolgt werden konnte, initialisieren wir das Filter durch Objektdetektion. Anschließend wenden wir unsere erweiterten Registrierungsverfahren für die Wahrnehmung in nicht-rigiden Szenen und für die Übertragung von Objekthandhabungsfähigkeiten von Robotern an. Wir erweitern unseren rigiden Kartierungsansatz auf dynamische Szenen, in denen sich rigide Teile bewegen. Die Bewegungssegmente in Schlüsselansichten werden zueinander in Bezug gesetzt, um Äquivalenz- und Teilebeziehungen von Objekten probabilistisch zu inferieren, denen die Segmente entsprechen. Auch hier liefert unsere Registrierungsmethode die Bewegung der Kamera bezüglich der Objekte, die wir in einem SLAM Verfahren optimieren. Aus diesen Blickposen wiederum können wir die Bewegungssegmente in dichten Objektmodellen vereinen. Objekte einer Klasse teilen oft eine gemeinsame Topologie von funktionalen Elementen, die durch Formkorrespondenzen ermittelt werden kann. Wir verwenden unsere deformierbare Registrierung, um solche Korrespondenzen zu finden und die Handhabung eines Objektes durch einen Roboter auf neue Objektinstanzen derselben Klasse zu übertragen. Schließlich entwickeln wir einen echtzeitfähigen Ansatz, der Kategorien von Objekten in RGB-D Bildern erkennt und segmentiert. Die Segmentierung basiert auf Ensemblen randomisierter Entscheidungsbäume, die Geometrie- und Texturmerkmale zur Klassifikation verwenden. Wir fusionieren Segmentierungen von Einzelbildern einer Szene aus mehreren Ansichten in einer semantischen Objektklassenkarte mit Hilfe unseres SLAM-Verfahrens. Die vorgestellten Methoden werden auf öffentlich verfügbaren Vergleichsdatensätzen und eigenen Datensätzen evaluiert. Einige unserer Ansätze wurden auch in integrierten Robotersystemen für mobile Objekthantierungsaufgaben öffentlich demonstriert. Sie waren ein wichtiger Bestandteil für das Gewinnen der RoboCup-Roboterwettbewerbe in der RoboCup@Home Liga in den Jahren 2011, 2012 und 2013

Contributions to autonomous robust navigation of mobile robots in industrial applications

151 p.Un aspecto en el que las plataformas móviles actuales se quedan atrás en comparación con el punto que se ha alcanzado ya en la industria es la precisión. La cuarta revolución industrial trajo consigo la implantación de maquinaria en la mayor parte de procesos industriales, y una fortaleza de estos es su repetitividad. Los robots móviles autónomos, que son los que ofrecen una mayor flexibilidad, carecen de esta capacidad, principalmente debido al ruido inherente a las lecturas ofrecidas por los sensores y al dinamismo existente en la mayoría de entornos. Por este motivo, gran parte de este trabajo se centra en cuantificar el error cometido por los principales métodos de mapeado y localización de robots móviles,ofreciendo distintas alternativas para la mejora del posicionamiento.Asimismo, las principales fuentes de información con las que los robots móviles son capaces de realizarlas funciones descritas son los sensores exteroceptivos, los cuales miden el entorno y no tanto el estado del propio robot. Por esta misma razón, algunos métodos son muy dependientes del escenario en el que se han desarrollado, y no obtienen los mismos resultados cuando este varía. La mayoría de plataformas móviles generan un mapa que representa el entorno que les rodea, y fundamentan en este muchos de sus cálculos para realizar acciones como navegar. Dicha generación es un proceso que requiere de intervención humana en la mayoría de casos y que tiene una gran repercusión en el posterior funcionamiento del robot. En la última parte del presente trabajo, se propone un método que pretende optimizar este paso para así generar un modelo más rico del entorno sin requerir de tiempo adicional para ello

Localization, Mapping and SLAM in Marine and Underwater Environments

The use of robots in marine and underwater applications is growing rapidly. These applications share the common requirement of modeling the environment and estimating the robots’ pose. Although there are several mapping, SLAM, target detection and localization methods, marine and underwater environments have several challenging characteristics, such as poor visibility, water currents, communication issues, sonar inaccuracies or unstructured environments, that have to be considered. The purpose of this Special Issue is to present the current research trends in the topics of underwater localization, mapping, SLAM, and target detection and localization. To this end, we have collected seven articles from leading researchers in the field, and present the different approaches and methods currently being investigated to improve the performance of underwater robots