摘要：Este artículo describe una metodología de planificación, localización y mapeo simultáneos enfocada en el problema de localización global, el robot explora el ambiente eficientemente y también considera los requisitos de un algoritmo de localización y mapeo simultáneos. El método está basado en la generación aleatoria incremental de una estructura de datos llamada árbol aleatorio basado en sensores, la cual representa un mapa de caminos del área explorada con su región segura asociada. Un procedimiento de localización continuo basado en características B-splines de la región segura se integró en el esquema.
其他摘要：This paper describes a simultaneous planning localization and mapping (SPLAM) methodology focussed on the global localization problem, where the robot explores the environment efficiently and also considers the requisites of the simultaneous localization and mapping algorithm. The method is based on the randomized incremental generation of a data structure called Sensor-based Random Tree, which represents a roadmap of the explored area with an associated safe region. A continuous localization procedure based on B-Splines features of the safe region is integrated in the scheme.
