Charla: Estimación de incertidumbres en SLAM usando optimización local

Ponente: Pablo de Cristóforis

Título: Estimación de incertidumbres en SLAM usando optimización local

 

Día y hora: Viernes 15 de julio de 2022, 11AM (~ 1 hora)

Lugar: Seminario del DIIS, 1a planta del edificio Ada Byron


Resumen:

En un mundo donde a los robots se les asignan cada vez más tareas para que realicen de manera autónoma, se vuelve esencial proporcionar capacidades de localización y mapeo eficientes, sólidas y precisas. Este problema se conoce como SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), y ha sido extensamente estudiado por la comunidad científica
en los últimos años.

Es deseable que los sistemas de SLAM proporcionen una medida de incertidumbre asociada a cada variable estimada. Esta información que representa la calidad de la localización del robot y del mapa del entorno construído es relevante e incluso necesaria en varias aplicaciones. Sin embargo, la mayoría de los sistemas de SLAM disponibles hoy día no proveen dicha información en tiempo real.

En esta charla vamos a presentar un método de optimización local para SLAM que proporciona una solución para calcular las incertidumbres de las variables del sistema de manera aproximadamente consistente, sin escalar en complejidad con el tamaño total del área mapeada. El método parte de un modelo de SLAM basado en grafo de factores y presenta una
estrategia de selección de área local que considera las incertidumbres estimadas hasta el momento. Se introduce luego un conjunto de factores priors que son incorporados en una topología predefinida a la optimización local, correlacionando las variables de la frontera y
contextualizando globalmente la optimización, lo que da como resultado estimaciones de incertidumbre de las variables del sistema globalmente consistentes. Esto supera varias deficiencias de los enfoques del estado del arte que se basan en el condicionamiento o fijación de variables y/o marginalización con ventana deslizante.

Además de esto, vamos a presentar algunos de los proyectos de robótica aplicada que venimos desarrollando en el Laboratorio de Robótica y Sistemas Embebidos de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires, Argentina.

Breve biografía:

El Dr. Pablo De Cristóforis es profesor adjunto del Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires (UBA) e investigador del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Tecnológicas (CONICET) de la Argentina. Sus estudios de doctorado y postdoctorado los llevó a cabo en cooperación con la Universidad Técnica de Praga, donde realizó varias estancias de investigación. Sus áreas de interés se enmarcan dentro de la robótica móvil, la exploración de ambientes desconocidos,
la localización y mapeo simultáneo y la visión por computadora. Ha publicado numerosos artículos en las revistas y conferencias internacionales del área. Actualmente dirige proyectos de I+D y becarios doctorales poniendo énfasis en la transferencia de las tecnologías desarrolladas.