In [19], [24], [29] e [46] vengono descritti metodi che usano segmenti di linea come primitiva geometrica (Figura 2.5). In [37] viene fatto uso di una mappa a segmenti per proporre un algoritmo di riallineamento tra scan al fine di permettere la localizzazione del robot.
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Zhang e Ghosh in [65] propongono una particolare descrizione geometrica per rappresentare l'ambiente, attraverso la quale procedere alla localizzazione del robot e alla successiva fase di costruzione della mappa globale. In questo metodo i segmenti vengono costruiti a partire dai dati ottenuti con una scansione laser. Una mappa a segmenti viene creata utilizzando un filtro di estrazione ricorsivo che considera il punto iniziale e il punto finale della mappa e determina il segmento che li unisce. Quindi viene determinato il punto a distanza maggiore da tale segmento: se la distanza trovata è inferiore a una certa soglia, l'insieme di punti viene sostituito con il segmento creato, altrimenti si divide il segmento in due, utilizzando il punto trovato come estremo aggiuntivo, e si ripete la procedura per entrambi i segmenti. I segmenti ottenuti vengono descritti dalla seguente struttura dati:
basicstyle=
![\begin{lstlisting}[mathescape, escapechar={\%}]{}
typedef COG_Line{
float $\the...
.../ estremo iniziale
float $x_{e}$, $y_{e}$; // estremo finale
}
\end{lstlisting}](img48.png)
Un'altra tipologia di mappe geometriche è la mappa a griglia: l'ambiente viene rappresentato in questo caso mediante una griglia bidimensionale uniforme in cui a ogni elemento, detto cella, è associato un valore che ne indica lo stato: se nella cella viene rilevato un oggetto, la cella viene contrassegnata come occupata, altrimenti come libera.
Moravec in [40] usa questo tipo di mappe con un approccio probabilistico. In questo caso ogni cella contiene un valore di probabilità corrispondente al fatto che in quella posizione vi sia un oggetto o meno. Questo approccio viene usato quando l'informazione fornita dall'apparato sensoriale non è sufficientemente precisa a causa di rumori nella misurazione o dell'imprecisione intrinseca dello strumento, come accade ad esempio utilizzando un sonar [4], [8], [9], [45], [51].
Una variante di questo tipo di mappa è stata proposta in [44] per ovviare al problema della grande quantità di risorse computazionali e di memoria necessarie per le mappe a griglia: il quadtree è un sistema di rappresentazione ad albero in cui l'ambiente viene suddiviso in quattro quadrati uguali e ciascun quadrato viene etichettato come vuoto, pieno o misto. Quelli misti vengono ricorsivamente suddivisi in quattro quadrati uguali fino a raggiungere una condizione di fine, ad esempio fino a quando i quadrati sono tutti o pieni o vuoti oppure fino ad una dimensione minima. Si ottiene così una struttura ad albero che si rivela più efficiente della griglia completa e uniforme.
