Mejorando mapa de segmentos
Esta semana estuve trabajando en un ajuste fino del algoritmo para la creación de un mapa de segmentos, con el objetivo de mejorar la calidad del mapeo y obtener un resultado más limpio y estable
Hemos añadido una funcionalidad clave basada en evidencia negativa: un segmento se penaliza cuando el láser no lo confirma de forma consistente y existe un número suficiente de muestras que indican que es un espacio libre. Se tienen en cuenta posibles oclusiones para no eliminar segmentos reales de forma agresiva. De esta forma, conseguimos que los falsos positivos tiendan a desaparecer según se va moviendo el robot.
Para validar esta funcionalidad, se forzó una situación de error chocando el rover contra una estantería, provocando que las ruedas delanteras se levantaran y se genere un falso segmento perteneciente al suelo. En el siguiente vídeo podemos ver cómo funciona:
Posteriormente estuvimos moviendo el robot por el almacén alternando entre un algoritmo de navegación reactivo sencillo (descrito en los anteriores posts) y un control teleoperado del robot. El resultado podemos verlo en el siguiente vídeo, obteniendo un mapa bastante aceptable:
