La navegación basada en puntos de referencia es una técnica común utilizada para ayudar a un robot a navegar de forma autónoma por su entorno.
Un robot puede estar equipado con una cámara para ver y reconocer (mediante el procesamiento de imágenes) puntos de referencia particulares dentro de su entorno. Luego puede calcular su posición dentro de este entorno a lo largo del tiempo y, simultáneamente, construir un “mapa” de su entorno.
Esto se conoce como SLAM (localización y mapeo simultáneos), y fue una de las áreas de investigación más interesantes para los robotistas en los años 80 y principios de los 90. Sigue siendo, hasta el día de hoy, uno de los principales métodos por los que un robot puede navegar de forma autónoma en un entorno desconocido.
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Probablemente hayas adivinado que esto requeriría una cámara, ¡y tienes razón!
Para construir un mapa de su entorno, necesitaría saber dónde se encuentra en relación con un punto de referencia particular (una imagen o un código QR de alta visibilidad, digamos). Luego, puede usar una biblioteca de procesamiento de imágenes como OpenCV para calcular su posición con respecto a ese punto de referencia.
Con el tiempo, recolectará mediciones que pueden darle un rastro de sus posiciones pasadas en el espacio (su trayectoria) y, utilizando una técnica de estimación, identificar posibles movimientos “futuros”. Aquí es donde generalmente se usan los filtros de Kalman, donde calcula su trayectoria futura dadas sus posiciones pasadas y las secuencias de control.
Es un tema muy interesante que requiere un poco de comprensión de la teoría de la estimación y el control de retroalimentación para realmente intentar comprenderlo. Sin embargo, hay muchos tutoriales sobre cómo usar ROS (Sistema Operativo de Robot) para implementar un sistema de navegación basado en SLAM, casi listo para usar, por lo que no tendrá que lidiar con ningún algoritmo.
