إن فهم عدم اليقين في الوضع في الروبوتات المتنقلة المستقلة أمر أساسي لدقة الملاحة ورسم الخرائط، وتوفر هذه المادة دليلا واضحا وخطوة لحساب هذا عدم اليقين، ومساعدة المطورين والمهندسين على تحسين نظم تحديد المواقع الآلية.

عدم اليقين

عدم اليقين في الموقف يشير إلى الخطأ المحتمل في موقع الإنسان الآلي في بيئته، وينشأ عن عدم الدقة في أجهزة الاستشعار، والعوامل البيئية، والقيود على الخوارزمية، ويسمح تحديد كمية هذا عدم اليقين بتحسين صنع القرار وتخطيط المسارات.

الخطوة 1: جمع بيانات الاستشعار

الخطوة الأولى هي جمع البيانات من أجهزة الاستشعار المختلفة مثل جهاز تحديد المواقع، وجهاز الادخار الآلي، أو المقياس،

الخطوة 2: رقم الاستشعار النموذجي

ويُستدل من الضوضاء الحساسة إحصائيا، وكثيرا ما تستخدم فيها عمليات التوزيع الغوسي التي تتسم بالقصد والفروق، فعلى سبيل المثال، قد يكون لأخطاء طب الأسنان فرقا يزيد من المسافة.

الخطوة 3: ارتقاء أجهزة الاستشعار التطبيقية

وتجمع خوارزميات الاندماج الحساسة، مثل مرشحات كالمان أو مرشحات الجسيمات، بين البيانات المستمدة من أجهزة الاستشعار المتعددة لإنتاج تقدير أدق للمواقع، كما تقدر هذه الخوارزميات عدم التيقن المرتبط بالبيانات المجمعة.

الخطوة 4: حساب مصفوفة التكافل

مصفوفة التجويف تمثل عدم اليقين في تقدير موقف الآلي إنها مستمدة من نماذج الضوضاء المستشعرة ونتائج عملية صمامات أجهزة الاستشعار

الخطوة 5: تفسير واستخدام البيانات غير المستقرة

وتوفر مصفوفة التلاحم مقياسا كميا من عدم التيقن في المواقف، وتستخدم هذه المعلومات في خوارزميات الملاحة لتعديل المسارات، وتفادي العقبات، وتحسين دقة التمركز.