Estimación bayesiana de características en robots móviles mediante muestreo de la densidad a posteriori Domingo Gallardo, Francisco Escolano, Ramón Rizo, Otto Colomina, Miguel Angel Cazorla domingo,sco,rizo,otto,miguel@dccia.ua.es Grupo VGIA: Visión, Gráficos e Inteligencia Artificial Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial Universidad de Alicante Resumen La obtención de características estables y robustas del entorno en un robot móvil es un elemento clave para la extracción autónoma de mapas del entorno, la localización en el mismo o la navegación de una localización a otra. Proponemos en este trabajo la estimación y el seguimiento de características topológi- cas de forma robusta y estable mediante la utilización de técnicas de muestreo de la función de densidad a posteriori, a partir de la formulación de un modelo probabilístico del sensor y del movimiento del robot. Estas técnicas de muestreo permiten representar una densidad arbitraria de un espacio paramétrico continuo, frente al filtro de Kalman, que necesaria- mente se aplica a distribuciones gaussianas, o las redes bayesianas temporales, en las que es necesario definir un conjunto discreto de estados. Por último, comprobamos los resultados sobre lecturas de sonar obtenidas en entornos simulados, en distintas condiciones de ruido y variabilidad. Palabras claves: estimación y seguimiento temporal, seguimiento no gaussiano, muestreo de densidad de probabilidad, características geométricas estables y robustas, robots móviles. 1 Introducción La obtención de características estables y robustas del entorno en un robot móvil es el paso previo para una posterior extracción autónoma de mapas del entorno, localización en el mismo o navegación de una localización a otra [12]. Las características se suelen extraer del entorno a partir de sensores de ultrasonidos, elementos estándar de captación de información en la robótica móvil. Estos sensores se utilizan normalmente en anillos de 12 o 24 transductores distribuidos de forma equidistante alrededor del robot. La popularidad del sonar se debe fundamentalmente a que se trata de un sensor de muy bajo coste, su consumo es muy pequeño y el procesamiento que se realiza a su señal es muy sencillo, haciendo posible una respuesta casi inmediata y permitiendo una reacción rápida del robot. Sin embargo, frente a estas ventajas, el sonar tiene como principal inconveniente el elevado nivel de ruido e incertidumbre presente en sus lecturas, debido a diversos factores [7]. 1